Notice bibliographique
Résumé
In our fast-paced world, where almost any destination is a commercial flight away, it is easy to lose a sense of the incremental changes to our habitats. Aitken asks us to consider trees as the bell-weather of climate change. Her overview starts in the boreal forests of Canada, where warming temperatures have had a doubly negative effect on trees through the spread of insects, whose damage was previously kept in check by colder annual temperatures. In turn, these habitats have also witnessed the devastating impact of wildfires. Globally, the prospects are yet more chilling. In California alone, over 150 million trees have been lost in recent years due to consistent seasons of drought. The climate-induced effects on trees perhaps pales in comparison to the indiscriminate global destruction of forests by humans. Tropical forests have suffered in particular as the demand for meat and cheap palm oil used in processed foods has devastated vast swathes of the Amazonian and southeast Asian rainforests, now permanently lost to cattle ranches and monoculture plantations. Aitken notes throughout that the recently fashionable idea of planting trees is no magic wand. Planting trees globally cannot simply be a like-for-like replacement for the vast, intricately connected and unimaginably biodiverse ecosystems represented by the world’s forests. Instead we must focus on the absolute necessity of halting current rates of deforestation and finding sustainable ways of managing forest habitats, and the lives of communities that depend on them. Looking further, the future of humanity depends on the hugely complex, and seemingly insurmountable, task of remodeling our global energy, production and transportation networks. We must begin now.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,238 | 0,139 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».