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Enregistrement W6940062628 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6403370.v1

Central Coast Cumulative Effects Project

2023· other· en· W6940062628 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCumulative effectsHabitatFishingWest coastAdaptive managementClimate changeCritical habitatLand managementBaseline (sea)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Central Coast Cumulative Effects Project is an invited collaboration of the Kitasoo Xai’xais, Nuxalk, and Wuikinuxv Nations in the region of the Central Coast of what is now known as British Columbia, Canada. Nations in the region face decisions on the management of land and marine use in their territories, against a backdrop of pressures of climate change, growing habitat fragmentation, depleted fish populations, and proposed large energy and mining projects. There is consensus that in order to understand ecological consequences of future land and marine use, decision-makers need broader understanding of the cumulative effects on key species present in the region to date. Our goal is to provide a regional cumulative effects assessment that is driven by local values and knowledge, to support decision-making in the management of adverse consequences of cumulative effects, now and into the next 25 years. In this project, we ask how cumulative effects of past and present pressures impact the health of species across land and sea, where ‘health’ is the ability of a species to be self-sustaining and fulfill its ecological and cultural roles. Our team focused on valued species (or groups of species)from the coast that each collaborating Nation prioritized for management–Pacific salmon, old growth forest, grizzly and black bears, Dungeness crabs, Pacific herring, marbled murrelets, and rhinoceros auklets. Our objective is to produce visual, spatial, and written summaries of pressures acting on each species in the region, as well as predictions of how each species will respond to cumulative effects under various development scenarios into the future. Our work can inform ongoing land and marine use decisions by the Nations, as well as provide a baseline assessment of cumulative effects on certain species in the region should a larger development and assessment process be proposed.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1840,037

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,236 · 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
GenreAutre

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
Publié2023
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Résumé présentoui

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