Characterizing polar mobilities to understand the role of weather, water, ice and climate (WWIC) information
Notice bibliographique
Résumé
The Polar Regions are undergoing rapid environmental change while simultaneously witnessing growth and diversification of human activity. These changes call for more responsive, detailed and specialized weather, water, ice and climate (WWIC) information services so that the risks related to human activities can be minimized. Drawn from an extensive literature review this article provides an examination of selected sectors and their uses of WWIC information services in order to offer an initial understanding of diverse environmental forecasting needs. Utilizing a mobilities perspective we provide a characterization of mobility in the Polar Regions to help contextualize current WWIC uses and needs. Using four illustrative case studies of polar mobilities (community activities; cruise tourism; shipping; and government and research operations) the article explores two broad questions: (1) How are mobilities characterized in the Polar Regions? (2) What is known about the role of WWIC information in Polar mobilities? The findings suggest an incongruence between the information provided and the ways in which WWIC information is both used and needed by various sectors. Knowledge gaps are outlined that suggest more efforts are needed to understand the highly complex set of interconnections between WWIC users, providers, mobilities and decision-making across the Polar Regions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».