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Enregistrement W4401424211 · doi:10.3389/fevo.2024.1440028

A meal to ameliorate the Anthropocene

2024· article· en· W4401424211 sur OpenAlexafffund
Soren Brothers, Francine M.G. McCarthy

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and Evolution · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueUrban Agriculture and Sustainability
Établissements canadiensBrock UniversityRoyal Ontario MuseumUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAnthropoceneEnvironmental ethicsEcologyGeographyHistoryBiologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite (or perhaps because of) the staggering scale and pace of global change, the concept of the Anthropocene eludes discrete classification. There is widespread consensus that conditions associated with the Anthropocene, including rapid biodiversity loss and climate change, must be addressed if we are to enjoy ongoing and rich experiences. At the crux of human impacts is urban living – as of 2024 nearly 60% of people live in cities. Human societies are tightly interconnected with each other and surrounding ecosystems, but for city-dwellers, these connections may seem abstract. A failure to appreciate and foster such connections can have human and environmental health repercussions. We present a concept for a meal featuring local wild foods that could only be appropriately served under regionally ameliorated Anthropocene conditions. By presenting this hypothetical “solution”, we seek a common ground that spans human (and non-human) cultures and behaviors, and a concept that can be extended to any community. The simplicity of the “Anthropocene meal” belies three primary challenges: improvements to urban design, maintenance of ecosystem health, and shifting cultural attitudes. However, these barriers are quantifiable and may be addressed within annual to decadal timelines, making the Anthropocene meal a broadly achievable goal, and thus a valid source of optimism in a time of great uncertainty.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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