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Enregistrement W3132575553 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-11935

Strengthening connections across disciplines and borders through an international permafrost coastal systems network (PerCS-Net)

2020· article· en· W3132575553 sur OpenAlexaboutno aff
Benjamin Jones

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostArcticSubsistence agricultureEarth system scienceGeographyEnvironmental resource managementBiogeochemical cycleEnvironmental scienceEnvironmental protectionOceanographyEcologyAgricultureGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in the Arctic system have increased the vulnerability of permafrost coasts to erosion and altered coastal morphologies, ecosystems, biogeochemical cycling, infrastructure, cultural and heritage sites, community well-being, and human subsistence lifestyles. Better understanding the pace and nature of rapid changes occurring along permafrost coastlines is urgent, since a high proportion of Arctic residents live on or near coastlines, and many derive their livelihood from terrestrial and nearshore marine resources The US National Science Foundation’s AccelNet and Arctic System Sciences Programs, recently awarded a collaborative grant funding the Permafrost Coastal Systems Network (PerCS-Net). PerCS-Net focuses on leveraging resources from existing national and international networks that have a common vision of better understanding permafrost coastal system dynamics and emerging transdisciplinary science, engineering, and societal issues in order to amplify the broader impacts by each individual network. PerCS-Net strengthens linkages between existing networks based in Germany, Russia, Norway, Denmark, Poland, and Canada with the activities of several active US NSF-funded networks as well as several local, state, and federally funded US-based networks. PerCS-Net will benefit the US and international research communities by (1) developing internationally recognized protocols for quantifying the multitude of changes and impacts occurring in Arctic coastal permafrost systems, (2) sustaining long-term observations from representative coastal key sites, (3) unifying annual and decadal-scale observations of circum-arctic permafrost-influenced coasts, (4) refining a circum-arctic coastal mapping classification system and web-based delivery of geospatial information for management planning purposes and readily accessible information exchange for vulnerability assessments, (5) engaging local communities and observers to capture impacts on subsistence and traditional livelihoods, and (6) promoting synergy across networks to foster the next generation of students, postdoctoral scholars, and early-career researchers faced with the known and unknown challenges of the future Arctic System. Ultimately, PerCS-Net will develop a circumpolar alliance for Arctic coastal community information exchange between stake-, rights- and knowledge holders, scientists, and land managers. There is increasingly diverse interest in permafrost coastal system issues and currently no unified source of information on the past, present, and potential future state of permafrost coastal systems that provide the level of detail needed to make decisions at scales relevant for indigenous communities across the Arctic. Such new engagement will inform intergovernmental agencies and international research and outreach programs in making science-based decisions and policies to adapt to changing permafrost coastal system dynamics. PerCS-Net will build a network of networks to assess risks posed by permafrost coastal system changes to local and global economies and well-being and facilitate knowledge transfer that will lead to circum-arctic adaptation strategies.

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)0,006
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0640,012

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,248 · 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
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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