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Enregistrement W4403947171 · doi:10.1002/eas2.12019

A heart model of <i>Earth Stewardship</i>

2024· article· en· W4403947171 sur OpenAlexaff
Marten Scheffer, John M. Anderies, Tone K. Bjordam, Johan Bollen, Stephen R. Carpenter, F. Stuart Chapin, Carl Folke, Francisco Gazitua, Milena Holmgren, Jorge Marcone, Steve Polasky, Elke U. Weber, Frances Westley

Notice bibliographique

RevueEarth stewardship. · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStewardship (theology)Earth (classical element)Environmental sciencePolitical scienceMathematicsMathematical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Few disagree that we should pass on the Earth in good shape to future generations, and many scientists want their work to contribute to that goal. Recent work has shown that hopelessness stands in the way of people taking an active attitude. At the same time, it is becoming clear what can be done about that: providing compelling visions of attractive futures and highlighting feasible pathways. Currently, science and the humanities are not well designed for this task. Practices that stand in the way of a more holistic change‐making approach include proposal‐based funding, paralyzing rigor requirements, and a focus on explanation rather than action. Removing those barriers may require culture shifts, a notoriously difficult and slow kind of change. Meanwhile, realistic inspiring future scenarios can be developed by bringing diverse thinkers together in environments where time, space, and immediate outcomes are not pressing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,313
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,103 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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