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Enregistrement W4399110812 · doi:10.2139/ssrn.4846089

Towards Better Understanding the Urban Environment and its Interactions with Regional Climate Change -The Wcrp Cordex Flagship Pilot Study Urb-Rcc

2024· preprint· en· W4399110812 sur OpenAlexaff
Gaby S. Langendijk, Tomáš Halenka, Peter Hoffmann, Marianna Adinolfi, Aitor Aldama Campino, Olivier Asselin, Sophie Bastin, Benjamin Bechtel, Michal Belda, Angelina Bushenkova, Angelo Campanale, Kwok Pan Chun, Katiana Constantinidou, Erika Coppola, Matthias Demuzere, Quang‐Van Doan, Jason P. Evans, Hendrik Feldmann, Jesús Fernández, Lluís Fita, Panos Hadjinicolaou, Rafiq Hamdi, Marie Hundhausen, David Grawe, Frederico Johannsen, Josipa Milovac, Eleni Katragkou, Nour El Islam Kerroumi, Sven Kotlarski, Benjamin Guillaume Le Roy, Aude Lemonsu, Chris Lennard, Mathew Lipson, Shailendra K. Mandal, Luís E. Muñoz Pabón, Vassileios Pavlidis, Joni‐Pekka Pietikäinen, Mario Raffa, Eloisa Raluy-López, Diana Rechid, Rui Ito, Jan-Peter Schulz, Pedro M. M. Soares, Yuya Takane, Claas Teichmann, Marcus Thatcher, Sara Top, Bert Van Schaeybroeck, Fuxing Wang, Jiacan Yuan

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Environmental Impact
Établissements canadiensOuranos
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónGrand Équipement National De Calcul IntensifCentre National de la Recherche ScientifiqueConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of the West of EnglandHORIZON EUROPE Framework ProgrammeFonds Wetenschappelijk OnderzoekDeutsches Zentrum für Luft- und RaumfahrtUniverzita Karlova v Praze
Mots-clésClimate changeClimatologyPolitical scienceOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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