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Enregistrement W2140250974 · doi:10.1073/pnas.0307570100

Prehistoric Inuit whalers affected Arctic freshwater ecosystems

2004· article· en· W2140250974 sur OpenAlexafffundabout
Marianne S. V. Douglas, John P. Smol, James M. Savelle, Jules M. Blais

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensMcGill UniversityQueen's UniversityUniversity of TorontoUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésArcticLimnologyCircumpolar starBiotaPrehistoryEcologyEcosystemGeographyPopulationPaleolimnologyFreshwater ecosystemHuman settlementAquatic ecosystemArchaeologyOceanographyHoloceneBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is commonly assumed that High Arctic lakes and ponds were not affected by direct local human activities before the arrival of Europeans, because most native peoples were primarily nomadic, maintained relatively low population densities, and practiced unintrusive hunting and gathering technologies. Our archeological and paleolimnological data show that this was not always the case. Thule Inuit whalers, whose winter settlements consisted of houses constructed from the bones of bowhead whales on Somerset Island between about anno Domini 1200 and 1600, markedly changed pond water quality and ecology. The arrival of whalers 8 centuries ago caused marked changes in water chemistry and the expansion of moss substrates. Although whalers abandoned the area >4 centuries ago, the legacy of these human disturbances is still evident in the pond's present-day limnology and is characterized by elevated nutrient concentrations and atypical biota. This is the earliest reported paleolimnological record of changes in aquatic ecology associated with local human activities in Canada or the United States, or for any circumpolar ecosystem.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,300 · 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'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

Citations104
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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