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Enregistrement W4393720767 · doi:10.5281/zenodo.7088712

Industrial legacies in a rapidly changing Arctic

2021· dataset· en· W4393720767 sur OpenAlexaboutno aff
Moritz Langer, Thomas Schneider von Deimling, Alexander Oehme

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticThe arcticEnvironmental scienceOceanographyGeographyPhysical geographyClimatologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Database and source codes used to investigate the impact of permafrost thaw on industrial legacies in the Arctic: The file Industrial_Sites.zip includes geospatial data (point shape file) on the location of industrial sites above 55°N. The data synergizes data from OpenStreetMap (OSM) and the Nordregio Atlas of population, society and economy in the Arctic from 2019. The file Contaminated_Sites_Program_Alaska.zip includes geospatial data extracted from the database of the Contaminated Sites Program in Alaska. The data set contains location, associated industrial sector, first date of registration, and associated chemical substances. The file Contaminated_Sites_Canada.zip includes geospatial data extracted from the database of the Federal Contaminated Sites Inventory (FCSI) of Canada. The data set contains besides location and the local permafrost probability, additional information on contamination type and the treatment status. The file Contaminated_Sites_Russia.zip contains geodata about industrial contamination events in Russia. The dataset was created based on a Google search using keywords in Russian ("загрязнение" - pollution; "разлив нефтепродуктов" - oil spill; "техногенная авария" - industrial accident or disaster; "Арктика" - Arctic; "мерзлота" - permafrost) and a search of several online media (including local and federal news portals). The database includes the locations of contamination events, the date, and information about the type of event, as well as the link to the media source. In some cases, the contaminated area and volume of the spill are also provided. The file Point_Process_Modeling.zip contains geospatial data of industrial sites and contaminated sites in Alaska and Canada and an R script used to fit two point process models to the data. The results deliver intensity maps of contaminated sites in the Arctic permafrost region. The file PanArctic_Simulations.zip includes the source code of the CryoGrid permafrost model (Julia Language v. 0.6.4) and a start script with all parameters and forcing data (JSON) required to run the model for industrial sites located in the Arctic permafrost region. The file Analysis_Industrial_Contaminated_Sites_Arctic.zip contains data and scripts to analyze permafrost degradation at industrial sites and contaminated sites in the Arctic following the simulations performed with PanArctic_Simulations.zip and the site locations contained in Industrial_Sites.zip and the intensity map derived by Point_Process_Modelling.zip. The file Geospatial_DataCollection.zip contains the complete database used to analyze and visualize the occurences of industrial contaminations in the Arctic. The file Visualization_Geospatial_DataCollection.zip contains a collection of additional python scripts used to plot data and analysis results contained in Geospatial_DataCollection.zip. Please note that all paths pointing to the datasets used in the scripts have to be changed accordingly.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,011
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,006

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,228 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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