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Record W4411032112 · doi:10.7202/1116179ar

Des archives historiques pour documenter le climat du passé

2024· article· fr· W4411032112 on OpenAlexaffvenueabout
Marie‐Michèle Ouellet‐Bernier, Najat Bhiry, Laura Brassard

Bibliographic record

Venue˜Le œclimatoscope · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldEarth and Planetary Sciences
TopicTree-ring climate responses
Canadian institutionsUniversité LavalCenter for Northern Studies
Fundersnot available
KeywordsArtGeographyHumanities

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis les années 1990, les recherches menées dans le nord-est canadien montrent une hausse marquée des températures accompagnée d’une diminution de la durée du couvert de glace hivernale. Afin de mettre en évidence les effets du réchauffement de la température, il s’avère important de s’intéresser à la variabilité historique du climat. En s’appuyant sur des archives historiques tels que les journaux de voyage, les récits de vie ou les rapports d’expédition, il est possible de montrer la variabilité interannuelle de la présence de glace de mer, de brosser un portrait des perceptions climatiques et de documenter l’influence des modes dominants de circulation atmosphérique sur les conditions climatiques. La mise en commun de telles données de l’est du Nunavik et du Nunatsiavut montre une variabilité régionale influencée par l’Oscillation nord-atlantique. Lors de la phase positive de cette oscillation, les conditions climatiques sont généralement plus froides et plus sèches et cela se traduit dans les données historiques par une faible productivité maraichère et une période d’englacement plus longue. Les archives écrites permettent de décrire les climats du passé, tout comme les archives orales qui par nos discussions avec des personnes ainées, suscitent un engagement devant ces bouleversements planétaires qui nous touchent et toucheront les générations futures.

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)0.001
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: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.782
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.007

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 head0.020
GPT teacher head0.242
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 designNot applicable
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

Citations0
Published2024
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