LETTER FROM HEADQUARTERS, POLICY PROGRAM NOTES, ABOUT OUR MEMBERS, LIVING ON THE REAL WORLD, AMS STATEMENT, AMS STATEMENT, STUDENTS
Notice bibliographique
Résumé
cientific evidence relating to the climate system and the impact that people might be having on it spans dozens of fields of study and includes work from tens of thousands of individual scientists.The evidence comes from decades of intensive research and is based on observations, field and laboratory experiments, and model simulations.Over the past few decades, there have been hundreds of independent scientific assessments of this body of evidence.These assessments synthesize scientific research to determine what is known and with what level of confidence.Assessments have examined virtually every aspect of the climate issue, including how the climate system works, what is happening to it and why (the role of natural and human influences), what may happen in the future, what the consequences could be for natural and human systems, and what could be done to manage the risks.Many assessments are scientifically rigorous, produced using transparent processes, and include evaluation of uncertainty and confidence.This Policy Program Note considers best practices in the assessment process, compares best practices with recent high-profile climate assessments, and identifies overarching scientific conclusions. EFFECTIVE ASSESSMENT PRACTICES.Assessments of science are most effective when they are relevant to user needs, credible (scientifically rigorous and accurate), and legitimate (produced in a transparent and fair process).Credibility and legitimacy (this memo's focus) are enhanced when assessments
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,112 | 0,068 |
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 ».