« L’Amazonie – victime des changements climatiques ? »
Bibliographic record
Abstract
La forêt d’Amazonie est un des biomes les plus riches et les plus importants de la Terre. Cependant, son avenir est gravement menacé par les changements climatiques. L’effet de ces changements est indissociable de celui des activités humaines. Ainsi, la déforestation est responsable de plus de la moitié des émissions de gaz à effet de serre du Brésil. La lutte contre les changements climatique au Brésil passe donc en premier lieu par la lutte contre la déforestation. Cette lutte fait face aux enjeux actuels du développement en Amazonie, en premier lieu l’élevage et l’agriculture à grande échelle. Certains éléments des politiques récentes du Brésil vont dans le sens d’un développement moins « sauvage » en Amazonie, mais se heurtent à des intérêts économiques et politiques. Les initiatives internationales comme Reduced Emissions from Deforestation and forest Degradation (REDD), dans le cadre d’un accord climatique, peuvent fournir des incitatifs économiques cruciaux. Il est dans tous les cas primordial qu’un tel développement soit adapté à la réalité amazonienne et se fasse en collaboration avec les populations locales dans une optique de développement social autant qu’écologique ou économique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".