Connecting climate science and society: reflections from early and mid-career researchers at the World Climate Research Programme Open Science Conference 2023
Notice bibliographique
Résumé
This paper reflects the discussions of early and mid-career researchers (EMCRs) during the World Climate Research Programme Open Science Conference 2023 EMCRs Symposium, to advance climate knowledge for greater transformative power in society and impact on policy-making. These discussions focused on three key priority challenges: how to produce robust, usable, and used climate information at the local scale; how to address key climate research and knowledge gaps in the Global South; and how EMCRs could support policy-making with climate information. We present here our perspective on these major challenges, possible ways to address them, and what could be the contribution of EMCRs. In addition, we provide recommendations for actions that could be taken at the international and national levels to increase the voice and leadership of Global South researchers and EMCRs in international scientific endeavors. These recommendations might facilitate the integration of new technological tools or innovative approaches, promote interdisciplinary collaboration, and foster connections with local communities. This coordinated approach to international, regional and local initiatives will catalyze the process for urgent action on the environmental crisis before us.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,101 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,038 |
| Communication savante | 0,037 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,053 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».