Vulnerability assessment of selected key sites in Aasivissuit – Nipisat UNESCO World Heritage Area, West Greenland. Nipisat, Arajutsisut, Innap nuua & Itinnerup Tupersuai
Notice bibliographique
Résumé
Harmsen, H., Hagen, D. & Buschman, V.Q. 2022. Vulnerability assessment of selected key sites in Aasivissuit – Nipisat UNESCO World Heritage Area, West Greenland. Nipisat, Arajutsisut, Innap nuua & Itinnerup Tupersuai. NINA Report 2168. Norwegian Institute for Nature Research.\nThis report details an assessment of vulnerability of the four key sites of Nipisat, Arajutsisut, Innap nuua and Itinnerup Tupersuai in West Greenland’s UNESCO Heritage Area, Aasivissuit – Nipisat, Inuit Hunting Ground Between Ice and Sea (inscribed 2018). The work was performed in August 2021 by researchers from the Greenland National Museum and Archives (NKA), Norwegian Institute for Nature Research (NINA), Greenland Institute of Natural Resources (GINR) and National Museum of Denmark. This current study is part of a broader effort to develop a suite of baseline data for identifying current ‘weak spots’ in the terrain and provide metrics by which changes to the cultural heritage, wildlife, and vegetation can be measured in the coming years. The data produced from this report will also facilitate the future drafting of Site-Specific Guidelines at these localities by informing tourists, cruise operators, and community members of the location of protected ancient cultural remains, vulnerable vegetation and sensitive wildlife in the area. This assessment serves as a prerequisite for ensuring Aasivissuit - Nipisat remains a unique and sustainable cultural landscape and that the area’s Outstanding Universal Values (OUV) are protected for the future.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».