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Enregistrement W2066968030 · doi:10.1029/2011eo210006

Identifying climate change threats to the arctic archaeological record

2011· article· en· W2066968030 sur OpenAlexaff
M. S. Murray, Anne M. Jensen, Max T. Friesen

Notice bibliographique

RevueEos · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchaeological recordArcticClimate changeHoloceneArchaeologyPaleoclimatologyProxy (statistics)Environmental changeGeographyGeologic recordRange (aeronautics)Physical geographyOceanographyGeologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global Climate Change and the Polar Archaeological Record; Tromsø, Norway, 15–16 February 2011 ; A workshop was held at the Institute of Archaeology and Social Anthropology, University of Tromsø, in Norway, to catalyze growing concern among polar archaeologists about global climate change and attendant threats to the polar archaeological and paleoecological records. Arctic archaeological sites contain an irreplaceable record of the histories of the many societies that have lived in the region over past millennia. Associated paleoecological deposits provide powerful proxy evidence for paleoclimate and ecosystem structure and function and direct evidence of species diversity, distributions, and genetic variability. Archaeological records can span most of the Holocene (the past ∼12,000 years), depending upon location, and paleoecological records extend even further. Most are largely unstudied, and, although extremely vulnerable to destruction, they are poorly monitored and not well protected. Yet these records are key to understanding how the Arctic has functioned as a system, how humans were integrated into it, and how humans may have shaped it. Such records provide a wide range of data that are not obtainable from sources such as ice and ocean cores; these data are needed for understanding the past, assessing current and projecting future conditions, and adapting to ongoing change.

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, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,387
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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,005

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 Opus0,335
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,100 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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