Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The intensifying warming of the planet over the past several decades is a manifestation of centuries of uneven and inequitable extractive economies. This warming is well known to be the main force driving shifts in climatological conditions and extreme weather events leading to increasingly severe impacts on planetary systems. Every year, more locations on earth are experiencing heat waves, intense droughts, longer and larger fire seasons, increased tropical storm intensity, and sea level rise at rates that would have been unthinkable a generation ago while near daily news reports document the increasing toll that this changing climate plays in exacerbating social and ecological vulnerabilities. Just this year, at the start of the Northern Hemisphere summer of 2023, a massive tropical cyclone has killed over 145 people in Bangladesh and Myanmar, western Canada has already seen as much forest burned in a few days as it does in an entire summer, drastically diminishing air quality over half a continent, the Po River Valley in Italy has been ravaged by floods after experiencing two years of extreme drought, and California has experienced deadly and pervasive atmospheric rivers after years of record-setting fire seasons and water shortages. In this special issue, rather than prioritizing benign and depoliticized notions of adaptive capacity and resilience, as is far too common within mainstream discussions of climate change, we highlight the theme of flood and fire to examine these events as compounding contemporary crises and responses to phenomena that are devastating, transforming, and reformulating communities, ecologies, and governing processes around the planet.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle