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Enregistrement W4240439501 · doi:10.1093/oso/9780199391844.003.0006

Farming Facts

2014· book-chapter· en· W4240439501 sur OpenAlexaboutno aff
Lisa Kemmerer

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2014
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceGreenhouse gasCarbon dioxideEnvironmental protectionCarbon footprintGlobal warmingAtmosphere (unit)Climate changeEcologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cheap meat, dairy, and eggs are an illusion—we pay for each with depleted forests, polluted freshwater, soil degradation, and climate change. Diet is the most critical decision we make with regard to our environmental footprint—and what we eat is a choice that most of us make every day, several times a day. Dietary choice contributes powerfully to greenhouse gas emissions (GHGE) and water pollution. Animal agriculture is responsible for an unnerving quantity of greenhouse gas emissions. Eating animal products—yogurt, ice cream, bacon, chicken salad, beef stroganoff, or cheese omelets—greatly increases an individual’s contribution to carbon dioxide, methane, and nitrous oxide emissions. Collectively, dietary choice contributes to a classic “tragedy of the commons.” Much of the atmosphere’s carbon dioxide (CO2) is absorbed by the earth’s oceans and plants, but a large proportion lingers in the atmosphere—unable to be absorbed by plants or oceans (“Effects”). Plants are not harmed by this process, but the current overabundance of carbon dioxide in the atmosphere causes acidification of the earth’s oceans. As a result of anthropogenic carbon dioxide emissions, the “acidity of the world’s ocean may increase by around 170% by the end of the century,” altering ocean ecosystems, and likely creating an ocean environment that is inhospitable for many life forms (“Expert Assessment”). Burning petroleum also leads to wars that devastate human communities and annihilate landscapes and wildlife—including endangered species and their vital habitats. Additionally, our consumption of petroleum is linked with oil spills that ravage landscapes, shorelines, and ocean habitat. Oil pipelines run through remote, fragile areas—every oil tanker represents not just the possibility but the probability of an oil spill. As reserves diminish, our quest for fossil fuels is increasingly environmentally devastating: Canada’s vast reserves of tar sands oil—though extracted, transported, and burned only with enormous costs to the environment—are next in line for extraction. Consuming animal products creates ten times more fossil fuel emission per calorie than does consuming plant foods directly (Oppenlander 18). (This is the most remarkable given that plant foods are not generally as calorically dense as animal foods.) Ranching is the greatest GHGE offender.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3440,183

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,156 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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