Notice bibliographique
Résumé
of 54 EU influence in environmental policies in 75, 79, 118, 121 fish stock of 120 eutrophication in 54, 67 nutrient pollution in 69 strategic value of 56, 67, 74, 80 Baltic Sea Action Summit (2010) 72 Baltic Summit (2013) 62-3, 71, 75 political use by Russian Federation 75 Barents Sea 89, 102, 104, 106, 109-13, 120, 136 cod quotas of 92, 94 delimitation agreement (2010) 128 fish stock of 4, 86, 99 overfishing in 88 Bedritsky, Alexander 32-3 head of Roshydromet 27-8, 36 biodiversity 65, 67, 75, 119 loss of 54 Bogdanov, Nikolay 104 Brazil Rio de Janeiro 10 Canada 26, 48, 109, 112 withdrawal from Kyoto Protocol 45 carbon dioxide (CO 2 ) absorption of 2 emissions 2, 32 carbon market 32, 35, 45, 130 establishment of 36 Russian 43, 45 carbon sinks 12, 24, 44 forest 25-6, 44 Chechnya 20 China 30, 32, 48, 133 Christianity Orthodox 18 Chubais, Anatoly head of RAO UES Rossii 29 climate change 23, 34, 44 mitigation 119, 138-9 climate policy 3, 28-9, 40, 49, 73, 79, 130 international 43 Russian 46 Cold War 80 Commonwealth of Independent States (CIS) 71 Convention of the Continental Shelf (1958) 89, 106 cooperation discourses 79 benefits discourse 73-4 environmental discourse 73, 77-9 great power discourse 73, 75-6 partnership discourse 73, 76-7 Council of the Baltic Sea States (CBSS) 71, 75, 118 Darst, Robert 2, 73 Denmark 58, 61, 88 government of 62 Development Strategy of Maritime Activities of the Russian Federation to 2030 (2010) 71 Dvorkovich, Arkady 32 Ecodefense recipient of Swedish Baltic Sea Water
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,033 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».