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Enregistrement W4389964455 · doi:10.1016/j.marpolbul.2023.115917

The UN Joint Group of Experts on the Scientific Aspects of Marine Environmental Protection (GESAMP) — An ocean science-policy interface standing the test of time

2023· article· en· W4389964455 sur OpenAlexaff
Wendy Watson-Wright, Peter G. Wells, Robert A. Duce, Kirsten Gilardi, Alexander S.T. Girvan, Michael Huber, Peter Kershaw, Jan Linders, Richard J. Luit, Chris Vivian, David Vousden

Notice bibliographique

RevueMarine Pollution Bulletin · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal and Marine Management
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)Marine pollutionEnvironmental planningEnvironmental resource managementTest (biology)BusinessWorking groupEnvironmental protectionPolitical scienceOceanographyEnvironmental scienceEngineeringEcologyPollution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Addressing the wide range of marine pollution problems facing the global ocean requires a continual transfer of credible, relevant and timely scientific information to policy and decision makers in coastal and ocean management. The United Nations GESAMP (Joint Group of Experts on the Scientific Aspects of Marine Environmental Protection) is a long-standing scientific advisory group providing such information on a wide range of marine topics and emerging issues of concern to ten UN Sponsoring Organizations. This paper presents an overview of GESAMPs operation and examples of its current work. The group's scientific output is often cited by national governments, inter-governmental groups, and a range of non-governmental groups. Given the growing concerns about ocean health and the impacts of many stressors in an era of climate change, the development of timely and effective ocean policy and decision making would benefit from wider recognition and application of GESAMPs work.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0130,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,194 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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