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Enregistrement W7021216490

Not too late changing the climate story from despair to possibility

2023· article· en· W7021216490 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueDigitalCommons (California Polytechnic State University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Pharmacology and Anesthesia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousClimate changePower (physics)Global warmingClimate system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Not Too Late brings strong climate voices from around the world to address the political, scientific, social, and emotional dimensions of the most urgent issue human beings have ever faced. Accessible, encouraging, and engaging, it's an invitation to everyone to understand the issue more deeply, participate more boldly, and imagine the future more creatively. In concise, illuminating essays and interviews, Not Too Late features the voices of Indigenous activists, such as Guam-based attorney and writer Julian Aguon; climate scientists, among them Jacquelyn Gill and Edward Carr; artists, such as Marshall Islands poet and activist Kathy Jtil-Kijiner; and longtime organizers, including The Tyranny of Oil author Antonia Juhasz and Emergent Strategy author adrienne maree brown. Shaped by the clear-eyed wisdom of editors Rebecca Solnit and Thelma Young Lutunatabua, and enhanced by illustrations by David Solnit, Not Too Late is a guide to take us from climate crisis to climate hope. Contributors include Julian Aguon, Jade Begay, adrienne maree brown, Edward Carr, Renato Redantor Constantino, Joelle Gergis, Jacquelyn Gill, Mary Annaise Heglar, Mary Ann Hitt, Roshi Joan Halifax, Nikayla Jefferson, Antonia Juhasz, Kathy Jetnil Kijiner, Fenton Lutunatabua & Joseph Sikulu, Yotam Marom, Denali Nalamalapu, Leah Stokes, Farhana Sultana, and Gloria Walton.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,004

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,232 · 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