Bibliographic record
Abstract
El cambio climatico no es tan evidente ni veloz en ninguna otra parte del mundo como en el Artico. El gran interes por la region solo se ve superado por la ignorancia sobre ella. Abundan los mitos y la desinformacion. Invertir en conocimiento es esencial. El pasado lunes llovio en Iqaluit. Con estas palabras comence mi curso de posgrado sobre Cuestiones politicas septentrionales y articas en la Universidad Queen's, para sorpresa de algunos estudiantes. Esta frase puede parecer banal, pero tiene una extraordinaria implicacion ambiental, social, cultural, economica y geopolitica. ?Por que?. El lunes en cuestion era 3 de enero de 2011. La noticia del tiempo aparecio al dia siguiente en el informativo nacional de la CBC Radio, ente publico canadiense. Iqaluit es la capital de Nunavut, antigua Frobisher Bay: 63 ° 44� N, 68 ° 30� O; poblacion en 2011: 6.699 habitantes. El impacto del cambio climatico y el calentamiento global no es tan evidente y veloz en ninguna parte del mundo como en las regiones polares, particularmente en el Artico. ?Que es lo que esta ocurriendo?. Las temperaturas medias del aire y del mar estan subiendo. El hielo marino se esta derritiendo y retrocediendo, y las capas heladas de varios anos estan desapareciendo a un ritmo mas rapido de lo que se preveia hasta hace poco. En septiembre de 2007, la capa de hielo del oceano Artico era 2,5 millones de kilometros cuadrados menor que el promedio entre 1979 y 2000. Este patron se ha mantenido en los ultimos anos. Las zonas anteriormente cubiertas por el hielo se estan convirtiendo en navegables y esto sucede durante periodos mas largos de tiempo...
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.104 | 0.024 |
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".