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Enregistrement W4386500792 · doi:10.47788/gmty9723

Imagining Air

2023· book· en· W4386500792 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevueUniversity of Exeter Press eBooks · 2023
Typebook
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesArts and Humanities Research CouncilUniversity of ChicagoUniversity of OxfordWellcome TrustNatural Environment Research CouncilUniversity of ReginaPrinceton University
Mots-clésInvisibilityVisibilityHistoryNarrativeCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Air pollutionEnvironmental ethicsSociologyAestheticsGeographyArtMeteorologyPhilosophyEcologyLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Imagining Air tackles air as a cultural, medical, and environmental phenomenon. Its major aim is to explore air’s visibility and invisibility within the environment through the investigation of such phenomena as pollution and pandemics. The book provides environmental and medical perspectives on air, in particular how it has historically been envisioned in U.S., Canadian and British cultural and literary narratives. The authors explore how these representations and the constructed meanings of air can help us understand the complex nature of air as it pertains to the COVID-19 pandemic, air pollution and broader environmental degradation. Chapter authors: Siobhan Carroll, Jeff Diamanti, Corey Dzenko, Clare Hickman, Tatiana Konrad, Jayne Lewis, Chantelle Mitchell, Christian Riegel, Arthur Rose, Gordon M. Sayre, Savannah Schaufler.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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