Report on a workshop of the working group on Atmosphere-Related Research in Canadian Universities
Notice bibliographique
Résumé
Over the past year a working group of researchers based in Canadian universities have engaged in a strategic planning activity intended to identify and articulate academic research and education priorities in atmospheric, ocean, climate, and related research in the coming five to seven years.The areas of research thus identified have been tentatively grouped under the name "Atmosphere-Related Research" (ARR).The activity stemmed from discussions about changes in funding and partnerships between university and government researchers.The activity was stimulated and focused by a workshop at McGill University in August 2014, that was hosted by the US University Corporation for Atmospheric Research (UCAR), where new ideas on how to move forward with organizing this Canadian community were considered.The initial aim of the "Atmospheric Related Research in Canadian Universities" (ARRCU) working group is to produce a short White Paper that will serve as the basis for future strategic planning and organizational activities.(The organizing committee of the ARRCU Working Group are the authors of this report.)On April 23, 2015, a draft version of this White Paper was circulated and on May 8, 2015, a workshop was held to discuss the draft White Paper and other aspects of this initiative.The purpose of this report is to summarize the proceedings of the workshop.Workshop materials, including background documents, slide decks, audio recordings and session summaries are available at http://tinyurl.com/arrcu-may2015-workshop.
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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 | 0,017 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,006 |
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 ».