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Enregistrement W2186386783 · doi:10.1017/cbo9780511542374.003

Biogeographical patterns

2004· book-chapter· en· W2186386783 sur OpenAlexaff
Clive Finlayson

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2004
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePleistocene-Era Hominins and Archaeology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuaternaryAbundance (ecology)GeographyEcologyEvolutionary biologyPaleontologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The distribution and abundance of plants and animals during the Quaternary is of great interest in the understanding of the pattern for any particular species. In our case it is fundamental to understanding the way in which humans were distributed at different times during the Quaternary. It is important to start our discussion at the macro-ecological scale. The broad biogeographic picture will give us important insights at the scale which is most relevant to our study. We will zoom into lower spatio-temporal scales in later chapters where it is relevant to the discussion. I will not spend time discussing well-established biogeographic patterns that I do not regard to be especially relevant to this book. I am more concerned with the distribution and shifts in distribution of environments that would have influenced human distribution and I will confine my discussion largely to the Eurasian and African land masses which is where the main events took place. Vegetation structure In this book I will place particular emphasis on vegetation structure, that is the three-dimensional arrangement of plants in space. The reason for this is that I consider that vegetation structure will have played a major role in the distribution of humans, as it does for most animals (Bell et al ., 1991). Vegetation structure would have been particularly important in determining the types of potential prey available to humans and also in making prey visible and accessible.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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