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Enregistrement W4241286897 · doi:10.1093/yiel/yvab009

4. Arctic

2020· article· en· W4241286897 sur OpenAlexaff
David VanderZwaag

Notice bibliographique

RevueYearbook of International Environmental Law · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticWorking groupThe arcticDocumentationEnvironmental protectionPolitical scienceBusinessGeographyEnvironmental planningEnvironmental scienceOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regional initiatives relevant to Arctic environmental protection in the past year occurred mainly through the Arctic Council. Senior Arctic Officials (SAOs) held a virtual plenary meeting in November and convened a webinar series on marine cooperation from 29 September to 29 October. The Council’s six working groups continued with their cooperative projects and publications. Documentation from the SAOs and working group meetings may be found on the Council’s website (<http://www.arctic-council.org>). International activities of further note occurred in other venues. These activities include: advancing implementation of the Agreement to Prevent Unregulated High Seas Fisheries in the Central Arctic Ocean; working through the International Maritime Organization (IMO) to further address Arctic shipping issues; and promoting environmental cooperation through the Barents Euro-Arctic Council. A plenary meeting of SAOs was held virtually on 17–19 November in Reykjavik, Iceland, because of pandemic travel restrictions. Besides receiving summary progress reports from the Council’s six working groups, the SAOs received an update on efforts by the Expert Group on Black Carbon and Methane to compile a third report summarizing progress in reducing black carbon and methane emissions and recommending enhanced policy actions. The report, which is expected to be delivered to the Reykjavik ministerial meeting in May 2021, will set priorities for emission reductions from various sources including stationary and diesel-powered facilities, oil and gas, residential combustion, solid waste, agriculture and animal husbandry, and the management of wildfires.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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