Arctic PASSION – Working together towards a better coordinated, integrated, equitable and useful Arctic Observing System: successes, challenges and lessons learnt
Notice bibliographique
Résumé
The EU-funded Arctic PASSION project is co-creating an observing system that is better tuned to deliver on the needs of Arctic societies, and that enables a more holistic approach to monitoring of environmental changes to support decision making at local, national and international levels. Arctic Indigenous communities and northern communities are engaged in these activities which involve consideration of high quality, science-based Earth observation information, and of consented Indigenous Knowledge (IK) and Local Knowledge (LK).We will showcase our activities on the co-creation of an Indigenous-led database that documents local bio-cultural events in several Arctic communities, the co-creative establishment of a monitoring system for noise pollution affecting marine mammals with local hunters in Qaanaaq, Greenland, and the initiation of an expert panel of Indigenous and non-Indigenous Arctic people jointly with researchers, and representatives of government agencies and the private sector, to improve coordination of sea ice and related observations by incorporating Indigenous and Local Knowledge and filling gaps in current monitoring systems to provide shared benefit to Arctic communities, and across regions and sectors . In addition we will present our activities to form an Arctic Ocean Regional Alliance (ArORA) under the Global Ocean Observing System (GOOS) framework that will enhance collaboration and coordination of actions dedicated to the Arctic Ocean, bringing together coastal communities, scientists and other Arctic actors.
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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 | 0,035 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».