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Enregistrement W7038318108

Home, Family and Climate Change: Understanding the power of home to transform societies in the face of Climate Emergency

2024· other· en· W7038318108 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueWhite Rose Research Online (University of Leeds, The University of Sheffield, University of York) · 2024
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueDiptera species taxonomy and behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de NavarraNottingham Trent UniversityUniversity of GlasgowTrent UniversityUniversidad Carlos III de MadridQueen Mary University of London
Mots-clésResilience (materials science)Flexibility (engineering)Face (sociological concept)Unit (ring theory)Climate changePsychological resilienceSustainable consumptionSustainabilityConsumption (sociology)Urban resilienceSustainable development
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the face of a global emergency, the home and family instantly and instinctively emerged as the resilient unit on which our society can rely and through which we can adapt and reset our systems and global operations; lessons learned, adaptably and flexibility were tested, and it worked. Why, therefore, we look elsewhere to build resilience and response mechanism to combat Climate Change. This report explores the role home and family play in the transition towards a sustainable and carbon- neutral planet, where our Carbon footprint is neutralised by offsetting our consumption with the production of clean energy and a sustainable lifestyle. Building on the lessons learnt during COVID-19 Pandemic, this report brings together collective effort of experts, scholars and scientists from diverse disciplines, professions, and research backgrounds to debate the challenges and opportunities facing the home as societal institutions to achieve that goal. It tries to respond to a key question, ‘how can we engage more effectively with the home and family as a resilient unit to help societies and economies combat Climate Change?’"

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,018
Communication savante0,0060,012
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,177 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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