Building Cross-Site and Cross-Network collaborations in critical zone science
Notice bibliographique
Résumé
The critical zone (CZ) includes natural and anthropogenic environments, where life, energy and matter cycles combine in complex interactions in time and space. Critical zone observatories (CZOs) have been established around the world, yet their limitations in space and duration of observations, as well as the oft-existing dominant disciplinary research field(s) of each CZO may limit the transferability of the local knowledge to other settings or hinder integrative CZ understanding. In this regard, this review advocates for cross-site cross-network collaborations in CZ sciences. We posit that this type of collaboration is becoming indispensable for understanding past trends and future trajectories of the CZ, in the context of fast-developing and widespread environmental changes. Aided by a series of cyberseminars and a community survey, we highlight some of the existing cross-site initiatives, tools and techniques, and the cross-cutting science questions that could benefit from such cross-network syntheses, in various types of CZ settings (montane, alpine, arctic, managed and agricultural environments, lakes, wetlands, streams, landscapes disturbed by drought and/or wildfire, etc.). This review also identifies and discusses the major and legitimate concerns and obstacles for a collaborative CZ approach, including data harmonization and integration of social sciences, and proposes tentative ways forward.
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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 | 0,082 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,016 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».