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Accès ouvert déclaré 2026 conference-paper

MANILA26: SIGIR 2026 Tutorial on Information Retrieval for Climate Change Impact

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3Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : nl, au. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

This three-hour tutorial uses climate change evidence synthesis as a high-stakes ''stress test'' for state-of-the-art IR and AI methods. Participants will explore why this domain, which is characterized by high levels of interdisciplinarity, multi-modal data (geospatial and time-series), and a lack of controlled vocabularies, challenges current state-of-the-art systems and active learning protocols. Through an architectural critique of agentic RAG systems and a deep dive into the ''AMOC experiment,'' the tutorial distinguishes between automated literature review and expert scientific assessment. Participants will learn to diagnose specific retrieval failure modes, such as geographic coverage bias and the ''tacit knowledge boundary,'' where human expertise remains essential. The tutorial concludes by framing a new research agenda: building unified, verifiable evidence pipelines that integrate bibliographic, geospatial, and multi-modal retrieval with rigorous provenance tracking.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
MANILA26: SIGIR 2026 Tutorial on Information Retrieval for Climate Change Impact
Date Crossref
19/07/2026
Éditeur
ACM
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Research Data Management PracticesInformation Retrieval and Search BehaviorScientific Computing and Data Management

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