Notice bibliographique
Résumé
Climate change is now the biggest concern in the Arctic and is causing unpredictable changes to the sea ice, making the life of polar bears (Ursus maritimus) more difficult. Although polar bears respond and adapt to all the changes in the environment actively and quickly, climate change still brings them some negative impacts. Historically, the earth has experienced many eras when the climate goes up and down. However, rising in temperature has been happening at a marked rate, 0.32°F per decade, while 2021 ranks as the sixth-warmest year. The consequences of global warming led to an earlier winter break-up and ice melting; those cause polar bears to lose their habitats and have less praying time. The populations of seals, which are their primary food resource, are also affected by the unusual climate. As a result, some of the polar bears are forced to turn their target from the ice into the shores and even human territories. The loss of ice also led to a further distance between pieces of ice, which forced polar bears to swim for a longer distance for migrating. Moreover, without enough energy being stored, pregnancy then becomes a hard task for female polar bears. Therefore, the size of litter has been declined while the health conditions of adult polar bears also went down. Although actions have been taken both nationally and internationally to prevent polar bears from going extinct and stop climate change, little achievement was made.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».