Information, Public Decision-Making, and Climate Change: The Many Roles of Grey Literature
Notice bibliographique
Résumé
The far-reaching effects of climate change are among the leading global concerns today. The impacts of changing climate manifest in rising global temperatures (on land and in the ocean), escalating destructive extreme weather events, increasing biodiversity loss, shifting biomes, growing food insecurity, greater health risks (physical and mental), and involuntary migration of people, among other interconnected factors. The complexity of these problems individually and collectively is receiving extensive consideration in research and public arenas. Concerns about the influences of climate change have been increasing since the 1950s and through the last half of the twentieth century scientific understanding reached a consensus of the causes and numerous negative outcomes. The impacts have become clear in the first decades of the twenty-first century. Researchers in many disciplines are cautioning that the world is rapidly reaching a tipping point in the overall health of the planet, after which recovery will be very difficult. In addition, decision makers are grappling with how to evaluate multiple and sometimes competing calls for action and to decide how to address the issues best.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,042 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,039 |
| Communication savante | 0,023 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».