Notice bibliographique
Résumé
Because of its generally low density of humans and few settlements, the circumpolar boreal forest is often viewed as an untouched wilderness. However, archeological evidence indicates that humans have inhabited the region since the continental glaciers disappeared 8,000-12,000 years ago. This paper discusses the ecological impacts that humans have had on the boreal forest ecosystem through their activities in prehistoric, historic, and recent times and argues that the boreal forest has always been a cultural landscape with a gradient of impacts both spatially and temporally. These activities include hunting, trapping, herding, agriculture, forestry, hydroelectric dam projects, oil and natural gas development, and mining. In prehistoric times, human impacts would generally have been more temporary and spatially localized. However, the megafaunal extinctions coincident with arrival of humans were very significant ecological impacts. In historic times, the spread of Europeans and their exploitation of the boreal's natural resources as well as agricultural expansion has altered the composition and continuity of the boreal forest ecosystem in North America, Fennoscandia, and Asia. Particularly over the last century, these impacts have increased significantly (e.g., some hydroelectric dams and tar sands developments that have altered and destroyed vast areas of the boreal forest). Although the atmospheric changes and resulting climatic changes due to human activities are causing the most significant changes to the high-latitude boreal forest ecosystem, any discussion of these impacts are beyond the limits of this paper and therefore are not included.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».