Media and Climate Change Observatory Monthly Summary: No ‘silver lining’ - Issue 41, May 2020
Notice bibliographique
Résumé
May 2020 has been a pivotal month in human history. Amid accelerated learning and intense behavior change, media attention to climate change and global warming at the global level increased slightly (0.2%) from April 2020 coverage. Compared to a year earlier (May 2019), much like the precipitous drop detected April 2019-April 2020, the number of news articles and segments about climate change and global warming in May 2020 dropped dramatically as well. Coverage May 1-31, 2020 through our Media and Climate Change Observatory (MeCCO) monitoring of 120 media sources in 56 countries and ten languages all across the planet has found a 52% drop from May 1-31, 2019. Regionally, the ongoing stream of stories in this past May increased in the Middle East (up 8%), Latin America (up 28%) and Oceania (up 30%). In contrast, coverage was decreased in Asia (down nearly 1%), Africa (down 22%) and North America (down 21%) from the previous month. Also in May 2020, coverage from international wire services – The Associated Press, Agence France Presse, The Canadian Press, and United Press International – dropped 4% from the month before while contracting 63% from May 2019.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,018 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».