Les avis d’experts pour améliorer notre compréhension des effets des changements climatiques à grande échelle dans le Grand Nord
Bibliographic record
Abstract
Malgré la fiabilité grandissante des modèles climatiques, un manque de perception holistique persiste en ce qui a trait aux conséquences des changements climatiques actuels et futurs sur les écosystèmes. Afin de combler le besoin de mieux anticiper les changements à venir, il est nécessaire d’amener les experts de diverses disciplines à mettre en commun leurs perceptions de ce que l’avenir plus chaud pourrait nous réserver. Ainsi, plusieurs ateliers de travail furent organisés au sein du Centre d’études nordiques (CEN), un regroupement stratégique des Fonds de recherche du Québec et l’un des plus anciens centres de recherche de la province. Les experts provenant de diverses disciplines des sciences naturelles (ex. biologie, écologie, géomorphologie, limnologie, télédétection) réunis autour d’une même table ont mis en place une structure leur permettant d’envisager, basé sur leurs connaissances des milieux froids, la rapidité avec laquelle les différentes composantes de l’environnement changeront avec un réchauffement de 5°C le long d’un gradient latitudinal d’environ 3000 km, du Québec boréal au Pôle Nord. Nos résultats suggèrent que la végétation est la composante dont l’influence est la plus marquée sur les autres, suivie de la disparition de la glace. C’est donc au rythme des changements de végétation et de la dégradation de la cryosphère que ces paysages se transformeront.
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 | 0.016 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.005 |
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".