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Enregistrement W3166695804 · doi:10.5194/egusphere-egu21-6367

The Virtual Water Gallery: a collaborative science and art project

2021· article· en· W3166695804 sur OpenAlexaffabout
Louise Arnal, Martyn Clark, Stacey Dumanski, John W. Pomeroy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtual waterExcellenceFutures contractPublic engagementSociologyPublic relationsEngineering ethicsPolitical scienceBusinessWater scarcityEngineeringWater resourcesEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water is life and so water-related challenges, such as droughts, floods and water quality degradation, affect everyone. Conceptualizing water-related environmental and social problems in novel ways, with engagement between the public and science researchers, may lead to new and more comprehensive solutions to complex problems. A society that makes decisions informed by science and science that approaches problems in a transdisciplinary manner are key elements in finding creative and holistic solutions to the water-related challenges we all face. We believe that art can help co-establish new social norms to help us grasp and tackle water-related challenges in a more holistic manner. The Virtual Water Gallery* is a science and art pilot project funded by Global Water Futures (GWF). GWF is a University of Saskatchewan-led research program that is funded in part by the Canada First Research Excellence Fund. Its overarching goal is to deliver risk management solutions, informed by leading-edge water science, to manage water futures in Canada and other cold regions where global warming is changing landscapes, ecosystems and the water environment. Launched in Summer 2020, the Virtual Water Gallery aims to provide a safe, inclusive and collaborative space for fully open discussions between scientists, artists, and a wider public, to explore past, present and future water challenges. As part of this pilot project, 13 artists were paired with teams of GWF scientists to co-explore specific water challenges in various Canadian ecoregions and river basins, including the Arctic, the mountains, boreal forests, prairies, farmlands, lakes, rivers, and communities. These collaborations are leading to the co-creation of science and art pieces which will be exhibited online on a Virtual Water Gallery. By making this online exhibition accessible to a global audience, we hope that the co-created art pieces will open creative and informative discussions about urgent water challenges to a wider audience via the gallery space. *More information about the Virtual Water Gallery on the GWF webpage: https://gwf.usask.ca/outreach/virtual-water-gallery.php

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)0,008
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,010

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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