Editorial: Application of artificial intelligence in environmental, agriculture and earth sciences
Notice bibliographique
Résumé
Integrating artificial intelligence (AI) into environmental, agricultural, and earth sciences heralds a new era of innovation. This Research Topic unveils the transformative role of AI in addressing some of the most pressing challenges in these domains. Some skeptics argue that AI's role in these fields is overrated, potentially leading to an overdependence on technology and the overshadowing of traditional methods. Concerns about losing human insight and ethical considerations in data handling are also raised.While acknowledging the importance of traditional methods, the complexity of today's environmental and agricultural challenges necessitates advanced solutions. AI enhances, rather than replaces, human expertise. Critics often overlook the synergy between AI and human skills, which is crucial for innovative problem-solving. In conclusion, AI in environmental, agriculture, and earth sciences is not merely a technological leap; it's an essential step towards a sustainable future. These studies demonstrate AI's capacity to work alongside human expertise, offering innovative solutions to complex challenges. As we navigate the intricacies of our planet's needs, AI emerges not as a competitor but as a crucial ally in our journey toward sustainability and ecological balance.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,018 |
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 ».