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Enregistrement W4313596060 · doi:10.1002/wcc.822

Climate change impacts on immovable cultural heritage in polar regions: A systematic bibliometric review

2023· article· en· W4313596060 sur OpenAlexfundaboutno aff
Ionuţ Cristi Nicu, Sandra Fatorić

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews Climate Change · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueConservation Techniques and Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsHorizon 2020 Framework ProgrammeFramsenteretMemorial University of NewfoundlandNorges ForskningsrådEuropean CommissionUniversitetet i Tromsø
Mots-clésClimate changeGeographyVulnerability (computing)ArcticEnvironmental resource managementPolitical economy of climate changeSustainabilityEnvironmental planningPhysical geographyEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Over the past decade, research on the impacts of climate change on immovable cultural heritage (ICH) in the polar regions (Arctic and Antarctica) has slowly increased. This article offers a systematic review and synthesis of the publications about climate change impacts on the diverse ICH and climate change adaptation in the polar regions. Gray literature was not included in the study. Arctic countries like Sweden, Finland, Iceland, and Russia, and their associated research organizations, are under‐represented in this literature when compared with the USA, Canada, Denmark, and Norway. More than half of the analyzed literature is published in the last 3 years (2019, 2020, and 2021) with a focus on coastal erosion and ICH degradation (cryospheric hazards). ICH is at risk from biological degradation, coastal erosion, debris flow, and thaw slumping. Nearly half of the studies report on the need for climate change adaptation planning and implementation for ICH. This study shows that advances in research on climate change impacts and adaptation responses are needed to improve decision‐ and policy‐maker capacity to support effective adaptation policies and to contribute to the achievement of SDGs in polar regions. The polar regions' vulnerable landscapes and ICH sites can be used to communicate a larger message about the climate change challenges and adaptation measures. This article is categorized under: Assessing Impacts of Climate Change > Observed Impacts of Climate Change Vulnerability and Adaptation to Climate Change > Learning from Cases and Analogies Climate and Development > Sustainability and Human Well‐Being

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)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0750,096
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,134 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations48
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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