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Enregistrement W3210895846 · doi:10.1038/s41558-021-01170-y

A systematic global stocktake of evidence on human adaptation to climate change

2021· article· en· W3210895846 sur OpenAlexafffund
Lea Berrang‐Ford, A.R. Siders, Alexandra Lesnikowski, A. Paige Fischer, Max Callaghan, Neal Haddaway, Katharine J. Mach, Malcolm Araos, Mohammad Aminur Rahman Shah, Mia Wannewitz, Deepal Doshi, Timo Leiter, Custódio Matavel, Justice Issah Musah-Surugu, Gabrielle Wong‐Parodi, Philip Antwi‐Agyei, Idowu Ajibade, Neha Chauhan, William Kakenmaster, Caitlin Grady, Vasiliki Ι. Chalastani, Kripa Jagannathan, Eranga K. Galappaththi, Asha Sitati, Giulia Scarpa, Edmond Totin, Katy Davis, Nikita Charles Hamilton, Christine Kirchhoff, Praveen Kumar, Brian Pentz, Nicholas P. Simpson, Emily Theokritoff, Delphine Deryng, Diana Reckien, Carol Zavaleta-Cortijo, Nícola Ulibarrí, Alcade C. Segnon, Vhalinavho Khavhagali, Yuanyuan Shang, Luckson Zvobgo, Zinta Zommers, Jiren Xu, Portia Adade Williams, Iván Villaverde Canosa, Nicole van Maanen, Bianca van Bavel, Maarten van Aalst, Lynée L. Turek‐Hankins, Hasti Trivedi, Christopher H. Trisos, Adelle Thomas, Shinny Thakur, Sienna Templeman, Lindsay C. Stringer, Garry Sotnik, Kathryn Dana Sjostrom, Chandni Singh, Mariella Siña, Roopam Shukla, Jordi Sardans, Eunice A. Salubi, Lolita Shaila Safaee Chalkasra, Raquel Ruiz‐Díaz, C. Richards, Pratik Pokharel, Jan Petzold, Josep Peñuelas, Julia Pelaez Avila, Julia B. Pazmino Murillo, Souha Ouni, Jennifer Niemann, Miriam Nielsen, Mark New, Patricia Nayna Schwerdtle, Gabriela Nagle Alverio, C. Mullin, Joshua Mullenite, Anuszka Mosurska, Michael D. Morecroft, Jan C. Minx, Gina Maskell, Abraham Marshall Nunbogu, Alexandre Magnan, Shuaib Lwasa, Megan Lukas-Sithole, Tabea Lissner, Oliver Lilford, Steven Koller, Matthew Jurjonas, Elphin Tom Joe, Lam Thi Mai Huynh, Avery P. Hill, Rebecca R. Hernandez, Greeshma Hegde, Tom Hawxwell, Sherilee L. Harper, Alexandra Harden, Marjolijn Haasnoot, Elisabeth Gilmore, Leah Gichuki, Alyssa Gatt, Matthias Garschagen, James D. Ford, Andrew Forbes, Aidan D. Farrell, Carolyn A. F. Enquist, Susan J. Elliott, Emily Duncan, Erin Coughlan de Perez, Shaugn Coggins, Tara Chen, Donovan Campbell, Katherine E. Browne, Kathryn Bowen, Robbert Biesbroek, Indra D. Bhatt, Rachel Bezner Kerr, Stephanie Barr, Emily Baker, Stéphanie Austin, Ingrid Arotoma‐Rojas, Christa M. Anderson, Warda Ajaz, Tanvi Agrawal, Thelma Zulfawu Abu

Notice bibliographique

RevueNature Climate Change · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of OttawaUniversity of WaterlooUniversity of TorontoInternational Development Research CentreMcGill UniversityUniversity of GuelphThe Scarborough HospitalUniversity of AlbertaUniversité LavalConcordia University
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaChina Scholarship CouncilMinistry of Education, IndiaUniversity Grants CommissionDirectorate for GeosciencesMinisterio de Ciencia e InnovaciónNational Institute for Health and Care ResearchInternational Development Research CentreAgence Nationale de la RecherchePortland State UniversityMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesDivision of Human Resource DevelopmentStudienstiftung des Deutschen VolkesGovernment of the United KingdomAgence Française de DéveloppementNational Academies of Sciences, Engineering, and MedicineGulf Research ProgramNational Science Foundation
Mots-clésAdaptation (eye)Climate changeEcological forecastingClimate change adaptationEnvironmental resource managementSystematic reviewPolitical scienceGlobal warmingRisk analysis (engineering)EcologyBusinessEnvironmental sciencePsychologyBiologyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,107
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,107
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0180,017
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,387
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,044 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations613
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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