Notice bibliographique
Résumé
The world is right now facing twin issues on the environment - one is the ongoing El Nino having implication for South Asia monsoon and the other is the warmest average earth temperature of 17.18 degree C on July 3/4 earlier this month. It is no coincidence this warmest day is also the record of global warming in record keeping years that means a close to two centuries.      First, El Nino: though monsoon in South Asia is active its Yo-Yo behaviour is a cause of worry with droughts and floods alternating in different parts including areas of China. We can have only hope that the remaining two to three months of monsoon will be normal in terms of spread and intensity so that agriculture - back bone of food security in the most populous nation in the world is moderated.      Second, mean global temperature: it is already over the limit of what various nations agreed in terms of limiting their CO2 emission for next few decades leaving behind asking questions such as what else we can do now? It is better to be not too late instead of being “better be late than never” approach. Forest bush fires in Canada resulted in poor air quality in the financial capital of the world, New York in June this year along with smoke and insects in the air very similar to Delhi air in Oct-Dec period every year suggesting no place on earth is turning out to be better than the other for ordinary citizens of the world! I hope future generations will provide some leadership since the present one has failed so far. Have a happy reading!
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».