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Enregistrement W4285272048 · doi:10.23865/arctic.v13.3897

Introduction: Responding to a Changing Arctic Ocean: Canadian and Russian Experiences and Challenges

2022· article· en· W4285272048 sur OpenAlexafffundabout
Viatcheslav Gavrilov, David VanderZwaag, Susan J. Rolston

Notice bibliographique

RevueArctic review on law and politics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesFar Eastern Federal UniversityDalhousie UniversityDonner Canadian Foundation
Mots-clésArcticThe arcticPolitical scienceGeographyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Furthering an understanding of Canadian and Russian approaches and challenges in Arctic Ocean governance is the purpose of this thematic issue.A comparison of law and policy perspectives and cooperation between Canada and the Russian Federation has been limited 1 with much more attention being given to great power politics in the Arctic, especially United States-Russian relations.2 A comparison is timely given the fact that Canada and Russia have the longest coastlines in the Arctic and in light of the reality that their Arctic regions are on the front lines of climate change 3 and increasing access to resources and shipping.The articles in this special issue of Arctic Review on Law and Politics are the result of a research project, "Responding to a Changing Arctic Ocean: Canadian and Russian Experiences and Challenges," funded by the Donner Canadian Foundation and co-led by the Marine & Environmental Law Institute, Schulich School of Law, Dalhousie University and the School of Law, Far Eastern Federal University.Seven articles in this main component of the thematic issue address Arctic Ocean boundaries and jurisdiction, security, climate change, Indigenous peoples' rights and interests, marine protected areas and other effective conservation measures, shipping, and fisheries.All articles were written before the Russia-Ukraine crisis.Due to unforeseen circumstances, the oil and gas comparison, "Russian and Canadian

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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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil0,879

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0100,004
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,007

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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