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Enregistrement W2012938189 · doi:10.3390/rs6098671

Ancient Maya Regional Settlement and Inter-Site Analysis: The 2013 West-Central Belize LiDAR Survey

2014· article· en· W2012938189 sur OpenAlexaff
Arlen F. Chase, Diane Z. Chase, Jaime J. Awe, John F. Weishampel, Gyles Iannone, Holley Moyes, Jason Yaeger, M. Kathryn Brown, Ramesh Shrestha, William Carter, Juan Fernandez Diaz

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeological Research and Protection
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesAlphawood FoundationNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésMayaPlateau (mathematics)ArchaeologyGeographyLidarSettlement (finance)Physical geographyRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During April and May 2013, a total of 1057 km2 of LiDAR was flown by NCALM for a consortium of archaeologists working in West-central Belize, making this the largest surveyed area within the Mayan lowlands. Encompassing the Belize Valley and the Vaca Plateau, West-central Belize is one of the most actively researched parts of the Maya lowlands; however, until this effort, no comprehensive survey connecting all settlement had been conducted. Archaeological projects have investigated at least 18 different sites within this region. Thus, a large body of archaeological research provides both the temporal and spatial parameters for the varied ancient Maya centers that once occupied this area; importantly, these data can be used to help interpret the collected LiDAR data. The goal of the 2013 LiDAR campaign was to gain information on the distribution of ancient Maya settlement and sites on the landscape and, particularly, to determine how the landscape was used between known centers. The data that were acquired through the 2013 LiDAR campaign have significance for interpreting both the composition and limits of ancient Maya political units. This paper presents the initial results of these new data and suggests a developmental model for ancient Maya polities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,806

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations97
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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