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Enregistrement W3176866615 · doi:10.1002/fsh.10635

Best Practices for Communicating Climate Science for Fisheries Professionals

2021· article· en· W3176866615 sur OpenAlexaff
J. Wesley Neal, Julie E. Claussen, Marlis R. Douglas, Erin Spencer, Erin E. Tracy, Heidi Blasius, Theresa E. Mackey, Carolyn Hall, Paul C. Kusnierz, Michael E. Douglas, Scott A. Bonar

Notice bibliographique

RevueFisheries · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction (physics)Climate changeScientific consensusRigourScientific evidenceComponent (thermodynamics)Public relationsEnvironmental planningFisheryPolitical scienceEnvironmental resource managementBusinessEnvironmental scienceGlobal warmingEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate change has been documented for over 120 years with increasing scientific rigor, and its impacts are already observable in marine and freshwater fisheries. But after decades of communication to underscore the validity of these changes, and the urgency for action, a large component of the public and many elected officials deny the scientific consensus and reject the need for action. Therefore, we outline a more effective strategy to convey the climate message to stakeholders and inspire them to act.

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)0,142
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,150
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,749

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1420,150
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,004
Études des sciences et des technologies0,0120,013
Communication savante0,0190,010
Science ouverte0,0050,014
Intégrité de la recherche0,0090,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,705
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,151 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2021
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Résumé présentoui

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