Identifying multidisciplinary research gaps across Arctic terrestrial gradients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Global warming is driving environmental change in the Arctic. However, our current understanding of this change varies strongly among different environmental disciplines and is limited by the number and distribution of field sampling locations. Here, we use a quantitative framework based on multivariate statistical modeling to present the current state of sampling across environmental disciplines in the Arctic. We utilize an existing database of georeferenced Arctic field studies to investigate how sampling locations and citations of disciplines are distributed across Arctic topographical, soil and vegetation conditions, and highlight critical regions for potential new research areas in different disciplines. Continuous permafrost landscapes, and the northernmost Arctic bioclimatic zones are studied and cited the least in relation to their extent in many disciplines. We show that the clusters of sampling locations and citations are not uniform across disciplines. Sampling locations in Botany and Biogeochemistry cover environmental gradients the best, and Microbiology, Meteorology, Geosciences And Geographic Information Systems/remote Sensing/Modeling have the worst coverage. We conclude that across all disciplines, more research is needed particularly in the Canadian Arctic Archipelago, northern Greenland, central and eastern Siberia, and in some disciplines, in Canadian mainland, central Alaska, western Siberia and northern Taimyr region. We provide detailed maps of potential new sampling locations for each environmental discipline that consider multiple variables simultaneously. These results will help prioritize future research efforts, thus increasing our knowledge about the Arctic environmental change.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,016 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».