SUFB 873: Climate Change Heroes Help Inspire Us To Do Better
Notice bibliographique
Résumé
There were two stories that I came across this week that I feel should accompany the last episode on how Climate Change is messing up the planet. Listening to a story on Climate Change could be demoralizing, but there are other stories that could provide hope.Those stories are about people who inspire us to do better or help us understand how to do things better. The first story I discuss is about Greta Thunberg as she arrives in New York after sailing across the Atlantic at the age of 16-17 to participate in UN talks on Climate Change and hopefully inspire people in the US to take more action against Climate Change.The second story is about a friend and colleague, Dr. Brett Fevaro, who recently took a road trip with his family in their Tesla to show that people COULD go on road trips and find charging stations.Two Stories I Referred To In This One:1) https://www.cbc.ca/news/canada/newfoundland-labrador/cheap-driving-electric-vehicle-1.5260631?fbclid=IwAR26oLh56gZNyrl1HIAdGCemSCXOkcJwokoWj_OoxaN58yIxKe0RKsMwSJQ2) https://www.theguardian.com/environment/live/2019/aug/28/greta-thunberg-sails-into-new-york-waters-after-crossing-atlantic-live-news?page=with%3Ablock-5d66def88f08ea59f447ad9eBoth stories provide hope for me. Share your stories of hope in this Climate Change era in our Facebook Group: http://www.speakupforblue.com/group.Want to be more eco-friendly? Buy certified eco-friendly products from our affiliate partner the Grove Collaborative: http://www.speakupforblue.com/goocean.Check out the new Speak Up For The Ocean Blue Podcast App: http://www.speakupforblue.com/app.Speak Up For Blue InstagramSpeak Up For Blue Twitter
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,026 | 0,018 |
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 ».