Notice bibliographique
Résumé
Les humains modifient et perturbent le système terrestre à une vitesse alarmant, incitant les appels à des changements technologiques et comportementaux profonds. Les activités dans lesquelles nous nous engageons et comment du temps est répartitioner entre ces activitiés déterminent, pour une large mesure, les résultats observables sur notre planète et nos sociétés. L’examen de nos activités quotidiennes à travers le perspective de l’utilisation du temps a été appliqué avec les methods approfondie dans nombreuses disciplines des sciences sociales et lié aux émissions de carbone dans la littérature plus récente sur la durabilité. Cependant, il n’existe pas un description complète de ce que la population humaine mondiale fait physiquement, en moyenne, par rapport au système terrestre. Ce document présente la première agrégation standardisée des données d’enquêtes sur l’utilisation du temps et des statistiques economiques de 116 pays, couvrant 87% de la population mondiale, pour caractériser la journée humaine moyenne dans le monde avant 2020 selon 24 activités physiquement définies et axées sur les résultats. Ce travail représente la première phase du Human Chronome Project, qui propose l’utilisation du temps comme variable centrale pour l’intégration des systèmes humains avec la système terrestre dans un cadre cohérent et rigoureux axé sur les données
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,021 |
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 ».