Is the Arctic Human Environment Moving to a New State?
Notice bibliographique
Résumé
This collaboration of Kruse, University of Alaska, Anchorage (0638408, LEAD) and Hamilton, University of New Hampshire (0638413) is part of the Arctic Observation Network (AON), initiated as part of the International Polar Year, and will implement phase one human dimension priorities of the Study of Arctic Environmental Change (SEARCH) program. This Human Dimension Observation System is designed to become part of a network of measurement systems developed within SEARCH. The goal of the researchers is to understand how socio-economic systems respond to rapid environmental change, and how local response interacts with broad forces of development and government policies to affect the well-being of Arctic residents. They will integrate existing data for key variables identified by the Committee: population size and structure, births, deaths, migration, health measures, cultural diversity, education, and economic indicators, including employment, subsistence, and government structure. For this study, they have identified stakeholder groups in each of the "arenas of climate-human interaction" (i.e., marine mammal hunting, fisheries, resource development) and have formed an advisory group made up of representatives of the following indigenous organizations: RAIPON, Inuvialuit Regional Corporation, Saami Council, Maniilaq, North Slope Borough, Makivik Corp., and the Labrador Inuit Association. The project will focus on four arenas likely to involve climate-human interactions: marine mammal hunting; oil, gas, and mineral development; tourism; and fisheries. A fifth project focus is on indicators of social outcomes of human interactions with environmental change. As part of AON, the project is designed to foster integrated analysis across the physical, natural, and social sciences.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,094 |
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 ».