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Enregistrement W2981941716 · doi:10.5167/uzh-182445

High mountain areas

2019· book-chapter· en· W2981941716 sur OpenAlexaboutno aff
Regine Hock, Carolina Adler, Bolívar Cáceres, Stephan Gruber, Yukiko Hirabayashi, Miriam Jackson, Andreas Kääb, Shichang Kang, Stanislav Kutuzov, Alexander M. Milner, Ulf Molau, Samuel Morin, Ben Orlove, Heidi Steltzer, Daniel Viviroli, Lukas U. Arenson

Notice bibliographique

RevueZurich Open Repository and Archive (University of Zurich) · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryosphereGlacierPermafrostPhysical geographySnowClimate changeClimatologyGeographyGeologyEnvironmental scienceSea iceOceanographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cryosphere (including, snow, glaciers, permafrost, lake and river ice) is an integral element of high mountain regions, which are home to roughly 10% of the global population. Widespread cryosphere changes affect physical, biological and human systems in the mountains and surrounding lowlands, with impacts evident even in the ocean. Building on the IPCC’s 5th Assessment Report (AR5), this chapter assesses new evidence on observed recent and projected changes in the mountain cryosphere as well as associated impacts, risks and adaptation measures related to natural and human systems. Impacts in response to climate changes independently of changes in the cryosphere are not assessed in this chapter. Polar mountains are included in Chapter 3, except those in Alaska and adjacent Yukon, Iceland and Scandinavia, which are included in this chapter.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1880,048

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,158 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations77
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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