論文の概要: Information Retrieval for Climate Impact
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01162v1
- Date: Tue, 01 Apr 2025 20:01:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-03 13:17:50.119067
- Title: Information Retrieval for Climate Impact
- Title(参考訳): 気候影響情報検索
- Authors: Maarten de Rijke, Bart van den Hurk, Flora Salim, Alaa Al Khourdajie, Nan Bai, Renato Calzone, Declan Curran, Getnet Demil, Lesley Frew, Noah Gießing, Mukesh Kumar Gupta, Maria Heuss, Sanaa Hobeichi, David Huard, Jingwei Kang, Ana Lucic, Tanwi Mallick, Shruti Nath, Andrew Okem, Barbara Pernici, Thilina Rajapakse, Hira Saleem, Harry Scells, Nicole Schneider, Damiano Spina, Yuanyuan Tian, Edmund Totin, Andrew Trotman, Ramamurthy Valavandan, Dereje Workneh, Yangxinyu Xie,
- Abstract要約: このワークショップは、学術、産業、政府、NGOの研究者を集めてコラボレーションを促進することを目的としている。
このワークショップは、気候変動の影響を評価するための情報検索のための技術研究アジェンダの開発に貢献することに興味を持つ研究者や実践者の多様な集まりを集めた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 30.737147013771484
- License:
- Abstract: The purpose of the MANILA24 Workshop on information retrieval for climate impact was to bring together researchers from academia, industry, governments, and NGOs to identify and discuss core research problems in information retrieval to assess climate change impacts. The workshop aimed to foster collaboration by bringing communities together that have so far not been very well connected -- information retrieval, natural language processing, systematic reviews, impact assessments, and climate science. The workshop brought together a diverse set of researchers and practitioners interested in contributing to the development of a technical research agenda for information retrieval to assess climate change impacts.
- Abstract(参考訳): 気候変動に対する情報検索に関するMANILA24ワークショップの目的は、学術、産業、政府、NGOの研究者を集めて、気候変動の影響を評価するための情報検索における中核研究問題を特定し議論することであった。
ワークショップは、情報検索、自然言語処理、体系的なレビュー、影響評価、気候科学など、これまであまり結びついていなかったコミュニティを集結させることで、コラボレーションを促進することを目的としている。
このワークショップは、気候変動の影響を評価するための情報検索のための技術研究アジェンダの開発に貢献することに興味を持つ研究者や実践者の多様な集まりを集めた。
関連論文リスト
- Promoting Reliable Knowledge about Climate Change: A Systematic Review of Effective Measures to Resist Manipulation on Social Media [11.476777375043381]
気候変動に関する操作に対処するための、一般的に推奨されるアプローチには、メディアリテラシーをターゲットとした情報共有や教育キャンペーンが含まれる。
我々は、操作の生成と普及に関わる大規模な商業・政治機関への注意の欠如を含む研究のギャップを見つける。
多くの研究から得られた証拠は、気候変動に関する信頼できる知識を推進し、操作に抵抗するために必要となる政策に関する新たなコンセンサスを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-31T10:58:38Z) - Reducing the climate impact of data portals: a case study [3.116594853744012]
本稿では,MaRDI(Mathematical Research Data Initiative)ポータルのエネルギーフットプリント削減技術について論じる。
今後,これらの変化を実践し,エネルギー効率の向上に関する具体的な測定を行う予定である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-06T08:45:36Z) - MasonPerplexity at ClimateActivism 2024: Integrating Advanced Ensemble
Techniques and Data Augmentation for Climate Activism Stance and Hate Event
Identification [0.0]
ソーシャルメディア、特に気候活動とヘイトイベントの検出に関する世論を識別するタスクが重要な研究領域として浮上している。
私たちのチームであるMasonPerplexityは、この問題に焦点を当てた重要な研究イニシアチブに参加します。
本研究の具体的な構成要素は,各サブタスクで5位,1位,6位にランクインした。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-03T01:06:33Z) - AI For Global Climate Cooperation 2023 Competition Proceedings [77.07135605362795]
国際機関が国際気候協定の遵守を保証できない。
RICE-NはAIエージェントを使用した地域意思決定のモデリングをサポートする。
IAMは、これらの決定の気候・経済的な影響を未来にモデル化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-10T20:05:42Z) - Modeling Information Change in Science Communication with Semantically
Matched Paraphrases [50.67030449927206]
SPICEDは、情報変化の度合いに注釈を付けた科学的な発見の最初のパラフレーズデータセットである。
SPICEDには、ニュース記事、ソーシャルメディアの議論、オリジナル論文の全文から抽出された6000の科学的発見ペアが含まれている。
SPICEDで訓練されたモデルは、実世界の科学的主張の事実チェックのための証拠検索において下流のパフォーマンスを改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-24T07:44:38Z) - AI for Global Climate Cooperation: Modeling Global Climate Negotiations,
Agreements, and Long-Term Cooperation in RICE-N [75.67460895629348]
n個の戦略エージェントによる気候変動緩和に関する長期的な協力は、複雑なゲーム理論の問題を引き起こす。
地球温暖化と経済をシミュレートするマルチリージョン統合アセスメントモデルであるRICE-Nを紹介する。
本稿では,多エージェント強化学習を用いて理性エージェントをRICE-Nで訓練する方法について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-15T04:38:06Z) - 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) - 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) - CLIMATE-FEVER: A Dataset for Verification of Real-World Climate Claims [4.574830585715129]
気候変動関連クレームを検証するための新しいデータセットであるCLIMATE-FEVERを紹介する。
人工的に設計されたクレームの最大のデータセットであるFEVER [1]の方法論を,インターネットから収集した実生活クレームに適用する。
我々は、textscfeverフレームワーク内での現実世界の気候関連クレームをモデル化する、驚くべき、微妙な複雑さについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-01T16:32:54Z) - 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)
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。