MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285801145 · doi:10.1146/annurev-marine-032122-113850

Sociotechnical Considerations About Ocean Carbon Dioxide Removal

2022· review· en· W4285801145 sur OpenAlexaff
Sarah Cooley, Sonja Klinsky, David R. Morrow, Terre Satterfield

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Marine Science · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociotechnical systemCarbon sequestrationCentralityGlobal warmingEarth system scienceClimate changeEnvironmental scienceCarbon dioxide in Earth's atmosphereEnvironmental resource managementEnvironmental economicsCarbon dioxideComputer scienceOceanographyEcologyEconomicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ocean carbon dioxide removal (OCDR) is rapidly attracting interest, as climate change is putting ecosystems at risk and endangering human communities globally. Due to the centrality of the ocean in the global carbon cycle, augmenting the carbon sequestration capacity of the ocean could be a powerful mechanism for the removal of legacy excess emissions. However, OCDR requires careful assessment due to the unique biophysical characteristics of the ocean and its centrality in the Earth system and many social systems. Using a sociotechnical system lens, this review identifies the sets of considerations that need to be included within robust assessments for OCDR decision-making. Specifically, it lays out the state of technical assessments of OCDR approaches along with key financial concerns, social issues (including public perceptions), and the underlying ethical debates and concerns that would need to be addressed if OCDR were to be deployed as a carbon dioxide removal strategy.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,284 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations76
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnual Review of Marine ScienceMême sujetOcean Acidification Effects and ResponsesTravaux en français237 207