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Enregistrement W2594590690 · doi:10.1515/opar-2017-0001

Archaeological Site Vulnerability Modelling: The Influence of High Impact Storm Events on Models of Shoreline Erosion in the Western Canadian Arctic

2017· article· en· W2594590690 sur OpenAlexaffabout
Michael O’Rourke

Notice bibliographique

RevueOpen Archaeology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShoreCoastal erosionStormArchaeologyErosionArcticGeographyPeninsulaBayClimate changePhysical geographyHuman settlementExcavationThreatened speciesGeologyOceanographyHabitatEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Much of the Inuvialuit archaeological record is situated along shorelines of the western Canadian Arctic. These coastal sites are at substantial risk of damage due to a number of geomorphological processes at work in the region. The identification of threatened heritage remains is critical in the Mackenzie Delta, where landscape changes are taking place at an increasingly rapid pace. This paper outlines some preliminary observations from a research program directed toward identifying vulnerable archaeological remains within the Inuvialuit Settlement Region. Coastal erosion rates have been calculated for over 280 km of the Kugmallit Bay shoreline, extending along the eastern extent of Richards Island and neighbouring areas of the Tuktoyaktuk Peninsula. Helicopter surveys conducted during the 2014 field season confirmed that areas exposed to heavy erosive forces in the past continue to erode at alarming rates. Some of the calculated rates, however, have proven far too conservative. An extreme period of erosion at Toker Point in the autumn of 2013 has yielded a prime example of how increasingly volatile weather patterns can influence shoreline erosion models. It has also provided a case with which to demonstrate the value of using more recent, shorter time-interval imagery in assessing impacts to cultural landscapes.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations62
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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