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Enregistrement W6927203803 · doi:10.26078/c70c-cef6

Data for: A Global Survey of the Application of Sea-Level Projections

2022· dataset· en· W6927203803 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueePrints Soton (University of Southampton) · 2022
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesHorizon 2020
Mots-clésNucleofectionGestational periodTSG101HyporeflexiaArticular cartilage damageDiafiltrationProteogenomicsLiquation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<span style='white-space:pre-line'>Including sea-level rise (SLR) projections in coastal adaptation is increasingly recognized as crucial. Here we analyze the first global survey on the use of SLR projections comprising 253 coastal practitioners engaged in adaptation/planning from 49 countries with time frames of 2050 and 2100. While recognition of the threat of SLR is almost universally recognized, only 71% of respondents currently utilize SLR projections. Generally, developing countries have lower levels of utilization. There is no global standard in the use of SLR projections: for locations using a standard structure, 53% are planning for a single projection, while the remainder are using multiple projections, with 13% considering an unlikely high-end scenario. Countries with long histories of adaptation and consistent national support show greater assimilation of SLR projections into adaptation decisions. This research proves insightful for improving sea-level science, and informs important ongoing efforts on the application of the science which are essential to promote effective adaptation.</span>

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,189 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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