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Enregistrement W4200220495 · doi:10.1007/s13280-021-01657-0

Pollution in the Arctic Ocean: An overview of multiple pressures and implications for ecosystem services

2021· article· en· W4200220495 sur OpenAlexaff
Bryony L. Townhill, Efstathios Reppas-Chrysovitsinos, Roxana Sühring, Crispin Halsall, Elena Mengo, Tina Sanders, Kirsten Dähnke, Odile Crabeck, Jan Kaiser, Silvana N.R. Birchenough

Notice bibliographique

RevueAMBIO · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungNatural Environment Research CouncilSight Research UKUK Research and Innovation
Mots-clésArcticEnvironmental scienceEcosystemEnvironmental resource managementClimate changeMarine ecosystemEcosystem servicesPollutantFishingEnvironmental planningEnvironmental protectionEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic is undergoing unprecedented change. Observations and models demonstrate significant perturbations to the physical and biological systems. Arctic species and ecosystems, particularly in the marine environment, are subject to a wide range of pressures from human activities, including exposure to a complex mixture of pollutants, climate change and fishing activity. These pressures affect the ecosystem services that the Arctic provides. Current international policies are attempting to support sustainable exploitation of Arctic resources with a view to balancing human wellbeing and environmental protection. However, assessments of the potential combined impacts of human activities are limited by data, particularly related to pollutants, a limited understanding of physical and biological processes, and single policies that are limited to ecosystem-level actions. This manuscript considers how, when combined, a suite of existing tools can be used to assess the impacts of pollutants in combination with other anthropogenic pressures on Arctic ecosystems, and on the services that these ecosystems provide. Recommendations are made for the advancement of targeted Arctic research to inform environmental practices and regulatory decisions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,298 · 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
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

Citations39
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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