Comment on egusphere-2023-1730
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Despite being considered one of the most pressing global issues, biodiversity loss and the degradation of ecosystems is continuing at an alarming rate. In December 2022, COP15 saw the adoption of the Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework, where four overarching international goals for biodiversity and 23 targets. While these targets are a positive step to address the drivers of biodiversity loss, we will not only need public and political will to reach the goals and targets outlined but also more effective methods to integrate and use scientific information. To facilitate this, scientists and research institutions need to establish new and innovative approaches to transform the way science is conducted, communicated, and integrated into the policymaking process. This will require the scientific community to become proficient at working in inter and transdisciplinary teams, establishing connectivity, and engaging in the policymaking process to ensure that the best available scientific evidence is not only comprehensible to decision makers, but also timely and relevant. Here, we detail how scientists can embrace transformative change within and outside of their own communities to increase the impact of their research and help reach global targets that benefit society.
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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 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,042 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,173 | 0,112 |
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 ».