MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4320185307 · doi:10.1353/asp.2023.0001

Asian States and the Arctic Ocean

2023· article· en· W4320185307 sur OpenAlexaboutno aff
Hide Sakaguchi

Notice bibliographique

RevueAsia policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationWorld populationPopulation growthGeographyChinaAgricultural economicsNatural resource economicsEconomicsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asian States and the Arctic Ocean Hide Sakaguchi According to solar physics data, the earth receives 7,400 quadrillion kilojoules (kJ) of energy from the sun each day. From this energy hitting the earth, it is estimated that roughly 80 trillion kJ is available to humans through the food chain from plants and animals. The amount of energy from food that each individual human needs each day is approximately 10 thousand kJ. Thus, solar energy can feed at most 8 billion people through the food chain from plants and animals. According to World Population Prospects 2022, the global population reached 8 billion in November 2022. The populations of China and India are each more than 1.4 billion, and other Asian countries such as Indonesia, Pakistan, Bangladesh, Japan, the Philippines, Vietnam, and Thailand are also among the top twenty largest countries by population. The sum of the populations in these nine countries alone is 3.9 billion. Thus, we should be aware that world population has already reached earth's capacity, and 50% of these people are concentrated in Asia. And yet, world population is projected to continue growing at a high rate for several decades, so we must intensify food production. However, doing so requires huge amounts of energy—in fact, 4% of global electric energy currently consumed is to produce nitrogen fertilizer in support of food production. Consequently, population, food, resources, energy, and the environment are all interrelated global problems, and we are now at a critical point. However, there exists a buffer to alleviate some of the tension of these problems—the oceans. The oceans can work to produce food and energy. At the same time, science has proven that the oceans can support carbon and nitrogen fixation, enabling these elements to support plant life and be used in fertilizers. The Arctic Ocean, especially, has great potential for those purposes. The Arctic Ocean is considered a large polar sea surrounded by the following five coastal states: Canada, Denmark (via Greenland), Norway (via Svalbard), Russia, and the United States (via Alaska). In terms of economic exclusive zones (EEZs), the largest area of Arctic Ocean by country belongs to Canada, 5.3 million square kilometers, while the second-largest belongs to Russia at 4.3 million square kilometers. Therefore, to address the global problems mentioned above, collaboration and cooperation between Asian states, which are largely driving global population growth, and the Arctic states, especially Canada with the largest share of the Arctic Ocean within its EEZ, are essential. International cooperation must be carried out through the development and conservation of the Arctic Ocean. In this context, projects to introduce the [End Page 3] ocean and its development potential to Asian states to attract investment, scientific research, and technological development are of the highest importance. This ocean is truly the last frontier and may be key to our last stand to save the earth. [End Page 4] Hide Sakaguchi President Ocean Policy Research Institute of the Sasakawa Peace Foundation Copyright © 2023 The National Bureau of Asian Research, Seattle, Washington

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsia policyMême sujetArctic and Russian Policy StudiesTravaux en français237 207