INTAROS joint assessment of scientific and community-based observation programs
Notice bibliographique
Résumé
The dramatic changes occurring in the Arctic due to the global warming generate feedbacks on global circulation and midlatitude climate and, at the local scale, pose challenges to Arctic populations and infrastructures and threaten the Arctic fauna and flora. Observations in the Arctic are needed to understand the ongoing geophysical and socio-ecological processes and changes, to plan adaptation strategies, and to sustainably manage the environment. A joint effort from the scientific and societal communities is necessary to monitor relevant phenomena in such a vast and poorly accessible area of the globe. The integration of citizen and science observations is envisioned by the Sustaining Arctic Observing Networks (SAON) as a key element of the Roadmap for a comprehensive long-term pan-Arctic Observing and Data System (ROADS) that serves societal needs. Often, however, the different language and methodology adopted by scientific and non-scientific communities hamper the exchange and usability of the available observations. In the EU INTAROS project, metadata on community-based and scientific observing programs were collected using a common questionnaire in order to assess gaps and strengths in the observing systems. The assessment revealed that the community-based observations rarely belong to long-term sustained programs, and suffer from lack of long-term preservation strategies more severely than science-based observing systems. On the other hand, many science-based marine observations are collected only during the summer season, while community-based observations are less prone to temporal gaps. Community-based monitoring efforts can help increase observational coverage in space and time with often low-cost approaches, while also adding value through the introduction of holistic perspectives – such as Indigenous knowledge-based – into the observing process. Our analysis demonstrated that, despite the differences in method and language between community- and science-based programs, the adopted assessment methodology enables the comparison and, thus, the integration of the metadata (that e.g. describe frequency of observations, locations, types of variables observed etc.) pertaining to community and science-based observing systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,108 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».