Implementing FAIR data principles in the IPCC seventh assessment cycle: Lessons learned and future prospects
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Every five to seven years, the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) convenes the climate science community to assess the latest knowledge on climate change relevant to policy-makers. This generally takes the form of Assessment Reports (AR) covering the scientific basis of climate change, its impacts and future risks, and options for adaptation and mitigation. With each cycle, these reports have grown in scope, length, number of referenced papers, and underpinning datasets. During the sixth assessment cycle, a large-scale collective effort went into archiving digital products assessed and generated through the IPCC process. The main objectives driving this initiative are making IPCC’s work more transparent, improving the reproducibility and reusability of the assessment outcomes, better utilization of the services of the IPCC Data Distribution Centre (DDC), and, more generally, compliance with best practices in open science. This paper expands on the motivations for the curation and preservation of digital objects in the IPCC. It gives an overview of how FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) and open data principles have been implemented in practice and explores some of the successes and setbacks of the AR6 experience. It concludes with recommendations for consolidation and expansion of the approach for AR7. These include a tighter integration of digital curation activities in the IPCC timeline and workflows, better support of IPCC authors and contributors through early training and use of suitable software, improved standardization and harmonization of data and software handling across Working Groups (WGs), and close collaboration with key external data providers and research organizations.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,006 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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