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Enregistrement W2999107561 · doi:10.1007/s13280-019-01311-w

Developing a circumpolar programme for the monitoring of Arctic terrestrial biodiversity

2020· article· en· W2999107561 sur OpenAlexafffund
Tom Christensen, Tom Barry, Jason J. Taylor, Marlene Doyle, Mora Aronsson, Jørund Braa, Casey T. Burns, Catherine Coon, Stephen J. Coulson, Christine Cuyler, Knud Falk, Starri Heiðmarsson, Pauliina Kulmala, James P. Lawler, Douglas MacNearney, Virve Ravolainen, Paul A. Smith, Mikhail Soloviev, Niels Martin Schmidt

Notice bibliographique

RevueAMBIO · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensAboriginal Affairs Northern Dev Canada
Organismes subventionnairesLomonosov Moscow State UniversityAarhus UniversitetMiljø- og FødevareministerietMinistry of EnvironmentEnvironment and Climate Change CanadaNordisk Ministerråd
Mots-clésCircumpolar starArcticBiodiversityEnvironmental resource managementEnvironmental monitoringThe arcticGeographyCitizen scienceEnvironmental planningEnvironmental scienceEcologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic is undergoing biological and environmental changes, and a coordinated effort to monitor is critical to detect these changes. The Circumpolar Biodiversity Monitoring Programme (CBMP) of the Arctic Council biodiversity working group, Conservation of Arctic Flora and Fauna (CAFF), has developed pan-Arctic biodiversity monitoring plans that aims to improve the ability to detect and report on long-term changes. Whilst introducing this special issue, this paper also presents the making of the terrestrial monitoring plan and discusses how the plan follows the steps required for an adaptive and ecosystem-based monitoring programme. In this article, we discuss how data on key findings can be used to inform circumpolar and global assessments, including the State of the Arctic Terrestrial Biodiversity Report, which will be the first terrestrial assessment made by the CBMP. Key findings, advice for future monitoring and lessons learned will be used in planning next steps of pan-Arctic coordinated monitoring.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,215
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,175 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations20
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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