Terrestrial geosystems, ecosystems, and human systems in the fast-changing Arctic: research themes and connections to the Arctic Ocean
Notice bibliographique
Résumé
In parallel to rapid sea-ice loss and other climate impacts in the Arctic Ocean, large-scale changes are now apparent in northern landscapes and associated ecosystems. Arctic communities are increasingly vulnerable to these changes, including effects on food security, water quality, and land-based transport. The project “Terrestrial Multidisciplinary distributed Observatories for the Study of Arctic Connections” (T-MOSAiC) was conducted under the auspices of the International Arctic Science Committee over the period 2017–2022. The aim was to generate multiauthored syntheses, protocols, and observations toward an improved understanding of Arctic terrestrial change, and to identify priorities for northern research, monitoring, and policy development. This special collection of Arctic Science covers a broad range of these themes, including limnological insights into northern lakes and rivers, a set of protocols for permafrost and vegetation monitoring, an integrated perspective on Arctic roads and railways to bridge the social and natural sciences, snow and ice studies at the coastal margin of the Last Ice Area, and Indigenous perspectives on Arctic and global conservation. The contributions summarized in this introductory article to the T-MOSAiC special collection include recommendations for the future, and they illustrate the immense value of Arctic collaborations that bring together researchers across disciplines, nations, and cultures.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».