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Enregistrement W2978080377 · doi:10.1186/s12302-019-0232-y

Strengthen the European collaborative environmental research to meet European policy goals for achieving a sustainable, non-toxic environment

2019· article· en· W2978080377 sur OpenAlexaff
Werner Brack, Sélim Aı̈t-Aı̈ssa, Thomas Backhaus, Sebastian Birk, ‪Damià Barceló, Rob Burgess, Ian T. Cousins, Valeria Dulio, Beate I. Escher, Andreas Focks, Jos van Gils, Antoni Ginebreda, Daniel Hering, L. Mark Hewitt, Klára Hilscherová, Juliane Hollender, Henner Hollert, Marianne Köck-Schulmeyer, Andreas Kortenkamp, Christin Müller, Leo Posthuma, Gerrit Schüürmann, Emma Schymanski, Helmut Segner, Frank Sleeuwaert, Jaroslav Slobodnı́k, Ivana Teodorović, Gisela de Aragão Umbuzeiro, Annemarie P. van Wezel, Rolf Altenburger

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Sciences Europe · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesSeventh Framework ProgrammeEuropean Commission
Mots-clésEuropean unionEnvironmental resource managementNexus (standard)Sustainable developmentBusinessStakeholder engagementSustainabilityStakeholderEnvironmental planningEnvironmental economicsPolitical scienceComputer scienceEnvironmental scienceEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To meet the United Nations (UN) sustainable development goals and the European Union (EU) strategy for a non-toxic environment, water resources and ecosystems management require cost-efficient solutions for prevailing complex contamination and multiple stressor exposures. For the protection of water resources under global change conditions, specific research needs for prediction, monitoring, assessment and abatement of multiple stressors emerge with respect to maintaining human needs, biodiversity, and ecosystem services. Collaborative European research seems an ideal instrument to mobilize the required transdisciplinary scientific support and tackle the large-scale dimension and develop options required for implementation of European policies. Calls for research on minimizing society’s chemical footprints in the water–food–energy–security nexus are required. European research should be complemented with targeted national scientific funding to address specific transformation pathways and support the evaluation, demonstration and implementation of novel approaches on regional scales. The foreseeable pressure developments due to demographic, economic and climate changes require solution-oriented thinking, focusing on the assessment of sustainable abatement options and transformation pathways rather than on status evaluation. Stakeholder involvement is a key success factor in collaborative projects as it allows capturing added value, to address other levels of complexity, and find smarter solutions by synthesizing scientific evidence, integrating governance issues, and addressing transition pathways. This increases the chances of closing the value chain by implementing novel solutions. For the water quality topic, the interacting European collaborative projects SOLUTIONS, MARS and GLOBAQUA and the NORMAN network provide best practice examples for successful applied collaborative research including multi-stakeholder involvement. They provided innovative conceptual, modelling and instrumental options for future monitoring and management of chemical mixtures and multiple stressors in European water resources. Advancement of EU water framework directive-related policies has therefore become an option.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,090
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,478

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0900,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0050,019
Intégrité de la recherche0,0110,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,006

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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