GCAM outputs that consider the global change impacts
Notice bibliographique
Résumé
This repository provides the GCAM outputs dataset and the Python code used in the study:Role of forest carbon change in shaping future land use and land cover changeMeng Luo<sup>1</sup>, Xin Zhao<sup>2</sup>, Dalei Hao<sup>3</sup>, Ben Bond-Lamberty<sup>2</sup>, Adam Daigneault<sup>4</sup>, Pralit L Patel<sup>2</sup>, Sian Kou-Giesbrecht<sup>5</sup>, Christopher P.O. Reyer<sup>6</sup>, Hamid Dashti<sup>1</sup>, Min Chen<sup>1</sup><sup>1</sup>Department of Forest and Wildlife Ecology, University of Wisconsin-Madison, United States.<sup>2</sup>Joint Global Change Research Institute, Pacific Northwest National Laboratory, United States.<sup>3</sup>Atmospheric, Climate, & Earth Sciences Division, Pacific Northwest National Laboratory, United States.<sup>4</sup>School of Forest Resources, University of Maine, United States.<sup>5</sup>Department of Earth and Environmental Sciences, Dalhousie University, Canada.<sup>6</sup>Potsdam Institute for Climate Impact Research, Member of the Leibniz Association, Germany.Corresponding author: Min Chen (min.chen@wisc.edu)<br>Other related code can be found at https://github.com/MengLuo-Sara/Climate-change_GCAM/tree/main
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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,306 | 0,117 |
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 ».