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Enregistrement W6938809375 · doi:10.6068/dp168a6569e9292

TREND: World Bank. Climate Change Data [Archive]: National Resilience | Country: Afghanistan, Albania, Algeria, American Samoa, Angola, Antigua and Barbuda, Argentina, Armenia, Aruba, Australia, Austria, Azerbaijan, Bahamas, Bahrain, Bangladesh, Barbados, Belarus, Belgium, Belize, Benin, Bhutan, Bolivia, Bosnia and Herzegovina, Botswana, Brazil, Brunei, Bulgaria, Burkina Faso, Burma, Burundi, Cambodia, Cameroon, Canada, Cape Verde, Cayman Islands, Central African Republic, Chile, China, Colombia, Comoros, Congo (Brazzaville), Cook Islands, Costa Rica, Cote D'Ivoire, Croatia, Cuba, Cyprus, Czech Republic, Denmark, Djibouti, Dominica, Dominican Republic, Ecuador, Egypt, El Salvador, Equatorial Guinea, Eritrea, Estonia, Ethiopia, Federated States of Micronesia, Fiji, Finland, France, French Polynesia, Gabon, Gambia, Georgia, Germany, Ghana, Greece, Grenada, Guam, Guatemala, Guinea, Guinea-Bissau, Guyana, Haiti, Honduras, Hong Kong, Hungary, Iceland, India, Indonesia, Iran, Iraq, Ireland, Israel, Italy, Jamaica, Japan, Jordan, Kazakhstan, Kenya, Kiribati, Korea, North, Kuwait, Kyrgyzstan, Laos, Latvia, Lebanon, Lesotho, Liberia, Libya, Liechtenstein, Lithuania, Luxembourg, Macau, Macedonia, Madagascar, Malaysia, Malawi, Maldives, Mali, Malta, Marshall Islands, Mauritania, Mauritius, Mexico, Moldova, Monaco, Mongolia, Morocco, Myanmar, Mozambique, Namibia, Nauru, Nepal, Netherlands, New Zealand, Nicaragua, Niger, Nigeria, Niue, Northern Mariana Islands, Norway, Oman, Pakistan, Palau, Panama, Papua New Guinea, Paraguay, Peru, Philippines, Poland, Portugal, Puerto Rico, Qatar, Romania, Russia, Rwanda, Saint Kitts and Nevis, Saint Lucia, Samoa, San Marino, Sao Tome and Principe, Saudi Arabia, Senegal, Sierra Leone, Singapore, Slovakia, Slovenia, Solomon Islands, Somalia, South Africa, South Korea, Spain, Sri Lanka, Sudan, Suriname, Swaziland, Sweden, Switzerland, Syria, Tajikistan, Tanzania, Thailand, Togo, Tonga, Trinidad and Tobago, Tunisia, Turkey, Turkmenistan, Turks and Caicos Islands | Socioeconomic Indicator: Access to improved sanitation, Access to improved water source, Cereal yield, Access to electricity, Paved roads, Physicians, Disaster risk reduction progress score, Public sector mgmt & institutions avg., Ease of doing business, 1990 - 2008. Data Planet™ Statistical Datasets: A SAGE Publishing Resource Dataset-ID: 051-005-003

2019· other· en· W6938809375 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueData Planet · 2019
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeGreenhouse gasPsychological resiliencePopulationResilience (materials science)Gross domestic productClimate resilienceGlobal warmingWorld population

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

datasets.shared.infosheet.CitationMgr@2605 Dataset: Presents statistics on the capacity of human systems to cope with the impacts of climate change, such as economic capacity, institutional capacity, and extent of public infrastructure. The data are sourced by the World Bank from national and international organizations, including the International Energy Agency, World Health Organization, United Nations Children's Fund, and International Road Federation. The World Bank Climate Change Database present statistics that relate to climate change, development, and the relationship between the two. The over 70 indicators included in the dataset are grouped into four areas: Size of the Economy, which presents data on population size and Gross Domestic Product (GDP); Exposure to Impacts, which provides data that suggest the degree to which a country or region may be exposed to changes in the prevailing climate and natural environment, with potential impacts on human health, food security, water supply, and physical infrastructure; Resilience, which includes data on the capacity of human systems to cope with the impacts of climate change, such as economic capacity, institutional capacity, and extent of public infrastructure; GHG Emissions and Energy Use, which includes data on the emissions of greenhouse gases (GHG) and energy use, including measures of energy efficiency and carbon intensity of economy. Data are shown for economies with populations greater than 30,000 or for smaller economies if they are members of the World Bank. Where available, data are provided for all countries and by nation covering the period 1990-2011. http://data.worldbank.org/topic/climate-change Category: Population and Income, Natural Resources and Environment Subject: Climate Change, Economic Development, Social Development, Health Care Access Source: World Bank Founded in 1944 as a result of the Bretton Woods Conference, the World Bank is an independent specialized agency of the United Nations that provides financial and technical assistance to developing countries in order to foster economic growth and reduce poverty. Today, the World Bank Group comprises five institutions owned by 187 member countries: the International Bank for Reconstruction and Development (IBRD), which focuses on middle-income and creditworthy poor countries; the International Development Association (IDA), which focuses on least developed countries; the International Finance Corporation (IFC); the Multilateral Guarantee Agency (MIGA); and the International Centre for the Settlement of Investment Disputes (ICSID). http://www.worldbank.org/

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,025
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1300,092

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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