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Enregistrement W3000656765 · doi:10.1007/s13280-019-01303-w

Arctic terrestrial biodiversity status and trends: A synopsis of science supporting the CBMP State of Arctic Terrestrial Biodiversity Report

2020· review· en· W3000656765 sur OpenAlexaff
Jason J. Taylor, James P. Lawler, Mora Aronsson, Tom Barry, Anne D. Bjorkman, Tom Christensen, Stephen J. Coulson, Christine Cuyler, Dorothée Ehrich, Knud Falk, Alastair Franke, Eva Fuglei, Mark A. Gillespie, Starri Heiðmarsson, Toke T. Høye, Liza K. Jenkins, Virve Ravolainen, Paul A. Smith, Paweł Wąsowicz, Niels Martin Schmidt

Notice bibliographique

RevueAMBIO · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaAurora College
Organismes subventionnairesMiljøstyrelsenNordisk Ministerråd
Mots-clésBiodiversityCircumpolar starArcticGeographyThe arcticEnvironmental resource managementEcosystemEcologyTerrestrial ecosystemEnvironmental scienceOceanographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review provides a synopsis of the main findings of individual papers in the special issue Terrestrial Biodiversity in a Rapidly Changing Arctic. The special issue was developed to inform the State of the Arctic Terrestrial Biodiversity Report developed by the Circumpolar Biodiversity Monitoring Program (CBMP) of the Conservation of Arctic Flora and Fauna (CAFF), Arctic Council working group. Salient points about the status and trends of Arctic biodiversity and biodiversity monitoring are organized by taxonomic groups: (1) vegetation, (2) invertebrates, (3) mammals, and (4) birds. This is followed by a discussion about commonalities across the collection of papers, for example, that heterogeneity was a predominant pattern of change particularly when assessing global trends for Arctic terrestrial biodiversity. Finally, the need for a comprehensive, integrated, ecosystem-based monitoring program, coupled with targeted research projects deciphering causal patterns, is discussed.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0120,015
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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