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Enregistrement W3197918959 · doi:10.1093/acrefore/9780190228620.013.816

Climate and Coast: Overview and Introduction

2021· reference-entry· en· W3197918959 sur OpenAlexaff
Hans von Storch, Katja Fennel, Jürgen Jensen, Kristy A. Lewis, Beate Ratter, Torsten Schlurmann, Thomas Wahl, Wenyan Zhang

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Climate Science · 2021
Typereference-entry
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoastal and Marine Dynamics
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyClimate changeFlooding (psychology)Sociocultural evolutionNatural (archaeology)Resource (disambiguation)Environmental resource managementNatural resourceEnvironmental planningEcologyPolitical scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Coasts are those regions of the world where the land has an impact on the state of the sea, and that part of the land is in turn affected by the sea. This land–sea interaction may take various forms—geophysical, biological, chemical, sociocultural, and economic. Coasts are conditioned by specific regional conditions. These unique characteristics result, in heavily fragmented regional and disciplinary research agendas, among them geographers, meteorologists, oceanographers, coastal engineers, and a variety of social and cultural sciences. Coasts are regions where the effects and risks of climate impact societal and ecological life. Such occurrences as coastal flooding, storms, saltwater intrusion, invasive species, declining fish stocks, and coastal retreat and morphological change are challenging natural resource managers and local governments to mitigate these impacts. Societies are confronted with the challenge of dealing with these changes and hazards by developing appropriate cultural practices and technical measures. Key aspects and concepts of these dimensions are presented here and will be examined in more detail in the future to expand on their characteristics and significance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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