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Enregistrement W4288793917 · doi:10.26443/msurj.v16i1.66

Changing Climate Change

2021· article· en· W4288793917 sur OpenAlexaff
Maya Willard-Stepan, Allie Fong, Yehia Sabaa

Notice bibliographique

RevueMcGill Science Undergraduate Research Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasClimate changeGlobal warmingNatural resource economicsEcological forecastingReforestationAgricultureEnvironmental scienceEnvironmental resource managementBusinessEnvironmental protectionEnvironmental planningGeographyEconomicsAgroforestryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well established that global warming surpassing 1.5-2°C above pre-industrial levels will cause irreversible damage to our world. The adverse rise in global temperatures is accelerated by anthropogenic activity such as greenhouse gas emissions and environmental degradation. While certain scenarios have been projected to significantly lower global warming rates, most of these developments will require immediate global top-down policy shifts. Several international treaties and agreements have been created to combat climate change. Nonetheless, these remain ineffective at creating meaningful progress and cast doubt on how realizable a positive climate scenario is. In this review, we analyze how regional policies and actions combat the climate crisis by examining how specific community initiatives impact climate indicators such as reforestation, greenhouse gas emissions reduction, and sustainable agriculture. Our findings conclude that local initiatives have shown more immediate success compared to their global counterparts. Thus, additional locally led climate initiatives is warranted.

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)0,004
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,003

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 Opus0,334
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,050 · 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
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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