Journal of Tropical Futures Inaugural Editorial
Notice bibliographique
Résumé
With almost 3.8 billion people living between the Tropics of Cancer and Capricorn, the tropics are one of the fastest-growing regions in the world (Callender and Topp, 2020). Almost 99% of the people in the Tropics are considered to be living in ‘developing nations’ (United Nations Department of Economic and Social Affairs, 2019). These figures are set to grow further with many predicting that those living in the tropics will include one in every two people by 2050 and 55% of the world's children under the age of five years (State of the Tropics Report, 2014). In terms of their geographic and environmental significance, the tropics make up only 40% of the world's total surface area; however, the region hosts more than 80% of the planet's terrestrial biodiversity and more than 95% of its mangrove and coral reef-based biodiversity (State of the Tropics Report, 2014). From an economic development perspective, the tropical region's economy is growing 20% faster than the Rest of the World, with many tropical nations acting as key contributors to world trade, politics and innovation (State of the Tropics Report, 2020). Nonetheless, only a little more than 17% of the world's gross national product is generated in the tropics, with the vast majority of economic activity, some 65%, occurring in more temperate climates (State of the Tropics Report, 2020).
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 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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,121 | 0,038 |
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 ».