論文の概要: ClimateQ&A: Bridging the gap between climate scientists and the general public
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14709v1
- Date: Mon, 18 Mar 2024 08:16:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 21:31:40.896110
- Title: ClimateQ&A: Bridging the gap between climate scientists and the general public
- Title（参考訳）: 気候Q&A: 気候科学者と一般大衆のギャップを埋める
- Authors: Natalia De La Calzada, Théo Alves Da Costa, Annabelle Blangero, Nicolas Chesneau,
- Abstract要約: 本研究では,気候変動と生物多様性の喪失に関する世論を,ClimateQ&Aプラットフォームに対する質問の分析によって調査する。
2023年3月にオンライン公開されたこのツールは、主にフランスの聴衆から3万以上の質問を集めた。
3,425の質問のサンプルでNLPクラスタリングアルゴリズムを実行すると、気候変動と生物多様性の喪失が個人に与える影響について25.8%が重要な調査をしていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14999444543328289
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research paper investigates public views on climate change and biodiversity loss by analyzing questions asked to the ClimateQ&A platform. ClimateQ&A is a conversational agent that uses LLMs to respond to queries based on over 14,000 pages of scientific literature from the IPCC and IPBES reports. Launched online in March 2023, the tool has gathered over 30,000 questions, mainly from a French audience. Its chatbot interface allows for the free formulation of questions related to nature*. While its main goal is to make nature science more accessible, it also allows for the collection and analysis of questions and their themes. Unlike traditional surveys involving closed questions, this novel method offers a fresh perspective on individual interrogations about nature. Running NLP clustering algorithms on a sample of 3,425 questions, we find that a significant 25.8% inquire about how climate change and biodiversity loss will affect them personally (e.g., where they live or vacation, their consumption habits) and the specific impacts of their actions on nature (e.g., transportation or food choices). This suggests that traditional methods of surveying may not identify all existing knowledge gaps, and that relying solely on IPCC and IPBES reports may not address all individual inquiries about climate and biodiversity, potentially affecting public understanding and action on these issues. *we use 'nature' as an umbrella term for 'climate change' and 'biodiversity loss'
- Abstract（参考訳）: 本研究では,気候変動と生物多様性の喪失に関する世論を,ClimateQ&Aプラットフォームに対する質問の分析によって調査する。
ClimateQ&Aは、IPCCおよびIPBESレポートから14,000ページ以上の科学文献に基づいたクエリ応答にLLMを使用する会話エージェントである。
2023年3月にオンライン公開されたこのツールは、主にフランスの聴衆から3万以上の質問を集めた。
そのチャットボットインタフェースは、自然に関する質問の自由な定式化を可能にする*。
その主な目的は自然科学をよりアクセスしやすくすることであるが、質問とそのテーマの収集と分析を可能にする。
クローズドな質問を含む従来の調査とは異なり、この新手法は自然に関する個別の質問に対する新たな視点を提供する。
3,425の質問でNLPクラスタリングアルゴリズムを実行すると、気候変動や生物多様性の喪失が個人(例えば、居住地や休暇、消費習慣)に与える影響や、自然(例えば、輸送や食品の選択)に対する行動の具体的な影響について、25.8%が大きな質問をしていることがわかった。
このことは、従来の調査手法が既存の知識ギャップを全て特定する訳ではなく、IPCCとIPBESのレポートにのみ依存することは、気候と生物多様性に関する個々の質問に対処するものではなく、これらの問題に対する公衆の理解と行動に影響を与える可能性があることを示唆している。
※「気候変化」・「生物多様性喪失」の傘語として「自然」を用いる。
関連論文リスト
- Causal Representation Learning in Temporal Data via Single-Parent Decoding [66.34294989334728]
科学的研究はしばしば、システム内の高レベル変数の根底にある因果構造を理解しようとする。
科学者は通常、地理的に分布した温度測定などの低レベルの測定を収集する。
そこで本研究では,単一親の復号化による因果発見法を提案し,その上で下位の潜伏者と因果グラフを同時に学習する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-09T15:57:50Z) - Analyzing Human Questioning Behavior and Causal Curiosity through Natural Queries [91.70689724416698]
NatQuest(ナットクエスト)は、3つの異なるソースから自然発生の質問13,500件のコレクションである。
分析の結果,データセット内には因果的疑問(最大42%)が有意な存在であることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-30T17:55:28Z) - Arabic Mini-ClimateGPT : A Climate Change and Sustainability Tailored
Arabic LLM [77.17254959695218]
ChatGPTやBardのような大規模言語モデル(LLM)は、優れた会話能力を示し、幅広いNLPタスクに優れています。
我々は,オープンソースのLLM上に構築され,アラビア語データセットClima500-Instructの対話型命令チューニングに特化して微調整された軽量のアラビア語ミニクリメートGPTを提案する。
本モデルは,ChatGPTによる評価において,88.3%の症例において,ベースラインLLMを上回った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-14T22:04:07Z) - ClimateNLP: Analyzing Public Sentiment Towards Climate Change Using
Natural Language Processing [0.0]
本稿では、自然言語処理(NLP)技術を用いて、気候変動に関する話題を分析し、気候変動に関連するツイートの感情を定量化する。
目的は、個人が表現する感情を識別し、気候変動に関する世論のパターンを明らかにすることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-12T07:48:50Z) - Multi-scale Digital Twin: Developing a fast and physics-informed
surrogate model for groundwater contamination with uncertain climate models [53.44486283038738]
気候変動は地下水汚染の長期的な土壌管理問題を悪化させる。
U-Net強化フーリエニューラル汚染(PDENO)を用いた物理インフォームド機械学習サロゲートモデルを開発した。
並行して、気候データと組み合わされた畳み込みオートエンコーダを開発し、アメリカ合衆国全体の気候領域の類似性の次元を減少させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-20T06:46:35Z) - Climate Change & Computer Audition: A Call to Action and Overview on
Audio Intelligence to Help Save the Planet [98.97255654573662]
この研究は、オーディオインテリジェンスが気候に関わる課題を克服するために貢献できる領域の概要を提供する。
我々は、地球、水、空気、火、エーテルの5つの要素に従って、潜在的なコンピュータオーディションの応用を分類する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-10T13:32:31Z) - Trend and Thoughts: Understanding Climate Change Concern using Machine
Learning and Social Media Data [3.7384509727711923]
われわれは大規模な気候変動のTwitterデータセットを構築し、機械学習を用いて包括的な分析を行った。
トピックモデリングと自然言語処理を行うことで、気候変動に関するツイート数と主要な気候イベントの関係を示す。
我々のデータセットはKaggleで公開されており、さらなる研究に利用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-06T19:59:03Z) - NLP for Climate Policy: Creating a Knowledge Platform for Holistic and
Effective Climate Action [2.482368922343792]
本論文では,気候政策研究におけるNLP手法の活用方法について論じる。
NLPと気候政策研究の共生を4つの手法で例示します。
本論文は, 総合的な気候政策の定式化に, 知識プラットフォームの構築が寄与すると主張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-12T12:30:02Z) - ClimaText: A Dataset for Climate Change Topic Detection [2.9767565026354186]
文に基づく気候変動トピック検出のためのデータセットであるtextscClimaTextを紹介した。
一般的なキーワードベースのモデルは、そのような複雑で進化するタスクには不十分であることがわかった。
我々の分析は、いくつかの面で改善する大きな可能性を明らかにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-01T13:42:37Z) - Analyzing Sustainability Reports Using Natural Language Processing [68.8204255655161]
近年、企業は環境への影響を緩和し、気候変動の状況に適応することを目指している。
これは、環境・社会・ガバナンス(ESG)の傘下にある様々な種類の気候リスクと暴露を網羅する、ますます徹底した報告を通じて報告されている。
本稿では,本稿で開発したツールと方法論について紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-03T21:22:42Z) - From Talk to Action with Accountability: Monitoring the Public
Discussion of Policy Makers with Deep Neural Networks and Topic Modelling [0.0]
マルチソーストピックアグリゲーションシステム (MuSTAS) を提案する。
MuSTASは、いくつかの公開ソースからのポリシー作成者によるスピーチとレトリックを、容易に消化可能なトピックの要約に処理する。
この話題の消化は、政治家が気候変動と気候政策についてどこに、どのように、いつ話すかを評価するのに、一般市民や市民社会に役立ちます。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-16T12:21:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。