MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403045952 · doi:10.1111/cag.12952

Landscapes on the edge

2024· article· en· W4403045952 sur OpenAlexafffundvenueabout
Kate Sherren

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésEnhanced Data Rates for GSM EvolutionComputer scienceGeographyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many landscapes are on the edge literally, particularly here on the Atlantic Coast of Canada. But landscapes everywhere are on the edge metaphorically: on the edge of change. Tackling the collective challenges we face, and redefining a “good life” in these new circumstances, will likely transform the places and landscapes that we care about. Yet change is hard and it is felt unevenly across space and social strata. We often instinctively feel that the landscapes of the present should dominate the future—an idea I've been calling “climax thinking”—but in many cases, those current landscape settings solve old problems and cause new ones. Drawing on recent empirical Atlantic research about renewable energy and coastal adaptation, this lecture explores some of the cultural shifts required to reimagine our landscapes and to meet the challenges ahead, identifying key roles for geographers along the way.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0240,030
Communication savante0,0150,005
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Geographies / Géographies canadiennesMême sujetSocial Acceptance of Renewable EnergyTravaux en français237 207