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Enregistrement W636152447 · doi:10.22498/pages.17.3.128

Climate variability, forcings, feedbacks and responses: The long-term perspective

2009· article· en· W636152447 sur OpenAlexaffabout
Alexandra Börner, Nathalie Dubois, Pete Smith, Natalie St. Amour, Roberto Urrutia

Notice bibliographique

RevuePAGES news · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensUniversity of WaterlooDalhousie University
Organismes subventionnairesSwiss ReUniversity of BernSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésProxy (statistics)Perspective (graphical)ClimatologyClimate changePaleoclimatologyClimate scienceGeographyPhysical geographyLibrary sciencePolitical scienceGeologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 8th International NCCR Climate Summer School was held in collaboration with PAGES and brought together 74 PhD and post-doctoral students from 16 different countries, mainly from Europe but also Japan, Australia, Chile, Russia, Canada and the USA, as well as18 keynote speakers and workshop leaders. The meeting was held in Grindelwald, a small alpine village located in the Jungfrau region of the Swiss Alps. Participants gathered together to learn about various aspects of paleoclimate science, including proxy reconstructions and modeling, to understand the nature of feedbacks, forcings and their impact on the climate system. The agenda of the meeting, included keynote lectures that were followed by lively discussions, poster sessions, workshops, excursions and group presentations by the participants.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,650

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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2009
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