MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403483687 · doi:10.1002/wea.7633

Empowering the next‐generation climate scientists: insights from the 2023 Forecasters' <scp>WEB</scp> exchange program/hackathon at <scp>KNUST</scp>, Ghana

2024· article· en· W4403483687 sur OpenAlexaff
Jeffrey N. A. Aryee, Caleb Mensah, D. E. Ayitah, Angela Adjei, K. P. Forson, Amamata Abubakar Tanko, Sharon Asenso, Deborah Nketsiah, Emmanuel Okofo Dartey, Nana Agyemang Prempeh

Notice bibliographique

RevueWeather · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Forecasters’ WEB of the Kwame Nkrumah University of Science and Technology and University of Energy and Natural Resources collaborated on a pioneering exchange program/hackathon to address climate change challenges. Aimed at educating students, the program covered forecasting techniques, scientific programming and featured mentor sessions. Participants analysed historical climate change in Africa, revealing temperature increases and no clear precipitation patterns. The program showcased successful outcomes, emphasizing the importance of skill development and collaboration. The paper highlights the program strengths, limitations and outcomes, emphasizing its role in cultivating next generation of climate scientists.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,294
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,109 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWeatherMême sujetClimate Change Communication and PerceptionTravaux en français237 207