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Enregistrement W4229450732 · doi:10.3389/fmars.2022.913459

Editorial: Solving Complex Ocean Challenges Through Interdisciplinary Research: Advances from Early Career Marine Scientists

2022· editorial· en· W4229450732 sur OpenAlexaff
Stephanie Brodie, Charles Izuma Addey, Christopher Cvitanovic, Beatriz S. Dias, André Frainer, Sara García-Morales, Shan Jiang, Laura Kaikkonen, Jon López, Sabine Mathesius, Kelly Ortega‐Cisneros, María Grazia Pennino, Carl A. Peters, Samiya Ahmed Selim, Rebecca Shellock, Natașa Văidianu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésSustainabilityEngineering ethicsOceanographyMarine researchPolitical scienceEnvironmental resource managementEnvironmental ethicsEnvironmental planningEngineeringEnvironmental scienceEcologyBiologyGeologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropogenic impacts on the world’s coasts and oceans are accelerating at an unprecedented rate, threatening marine biodiversity and ecosystem functioning, and with it the sustainability of the goods and services marine systems provide, with downstream impacts on societal well-being and livelihoods. Embedded within complex social-ecological systems, coasts and oceans are subject to uncertain, unpredictable, and interconnected challenges, to which solutions cannot be developed through single disciplinary approaches. To this end, there has been growing recognition of the need for interdisciplinary and transdisciplinary marine science to push towards sustainable, productive, and healthy coasts and oceans at a time of significant global change (Kelly et al., 2019).

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,274 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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