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Enregistrement W1487820526 · doi:10.1111/j.1749-6632.2011.06312.x

The boreal forest as a cultural landscape

2012· review· en· W1487820526 sur OpenAlexafffund
Edward A. Johnson, Kiyoko Miyanishi

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2012
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Guelph
Mots-clésBorealTaigaGeographyClimate changeEcologyEcosystemHuman settlementBoreal ecosystemPhysical geographyEnvironmental scienceForestryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,157
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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