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Record W2046230234 · doi:10.3917/ag.653.0003

L'Arctique face au changement climatique

2007· article· fr· W2046230234 on OpenAlexaboutno aff
Claude Kergomard

Bibliographic record

VenueAnnales de Géographie · 2007
Typearticle
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicClimate change and permafrost
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsForestryGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’Arctique est une région-clé pour l’observation et la compréhension des variations climatiques du passé et du futur. Durant le XX e siècle, les données météorologiques montrent un réchauffement plus important que la moyenne du globe, mais ce réchauffement n’a été ni continu dans le temps, ni homogène dans l’espace. On a observé en particulier, après une forte hausse des températures au début du XX e siècle, une tendance à la baisse à partir des années 40, qui s’est poursuivie plus ou moins tardivement selon les secteurs, et une opposition fréquente entre différents secteurs, en particulier celui de l’Arctique européen d’une part, et celui du Groenland occidental et de l’Arctique canadien oriental d’autre part. Un réchauffement très marqué a débuté, selon les secteurs, dans les années 70 à 90 ; il se traduit en particulier par une réduction sensible de la superficie et de l’épaisseur de la banquise permanente dans les années récentes. Ce réchauffement récent est associé d’importants changements des indices de l’Oscillation Nord-Atlantique et de l’Oscillation Arctique, qui sont les régimes dominants de la variabilité climatique de l’Arctique. Les modèles climatiques prévoient tous la poursuite du réchauffement dans les décennies à venir, mais semblent impuissants à représenter d’éventuelles différences régionales entre les secteurs de l’Arctique ainsi que la variabilité associée aux mécanismes de l’ONA et de l’OA. Il y a là un obstacle à une prévision précise des impacts du changement climatique sur les milieux naturels et les activités humaines dans l’Arctique.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.419
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.001

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.

Opus teacher head0.056
GPT teacher head0.278
Teacher spread0.222 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2007
Admission routes1
Has abstractyes

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