MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2610049632 · doi:10.15356/0373-2444-2017-2-78-86

ANTHROPOGENICALLY TRANSFORMED GEOSYSTEMS OF THE SOUTHERN PART OF THE LENA-ANGARA PLATEAU

2017· article· en· W2610049632 sur OpenAlexaboutno aff
Ж. В. Атутова

Notice bibliographique

RevueIzvestiâ Akademii nauk SSSR. Seriâ geografičeskaâ · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLarchHuman settlementTaigaPlateau (mathematics)GeographyAgricultureNatural (archaeology)PopulationPhysical geographyQuarter (Canadian coin)ForestryEcologyArchaeologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The history of economic reclaiming taiga geosystems of the southern part of the Lena-Angara Plateau is examined with a research objective of their anthropogenic transformation. Fluctuating changes of the intensity of the agricultural and forestry activity of local population are pointed out. Agricultural area enlarged and the industrial development of forest resources increased for the time interval since the late 19th century till 1980s. Since the end of the 20th century the economic activity decreases that is associated with the state reorganization of national economy and with the creation within the studied site of the nature reserve. The map of the modern landscape structure has been compiled. Its analysis showed that despite the lack of permanent settlements and low activity of production facilities, about half of the study area is occupied by the transformed complexes. Forest fires became the reason of this process. Their appearance on the territory of the Lena-Angara Plateau is associated with human activity. Based on historical and geographical materials the evaluation of the recovery dynamics of the transformed geosystems is carried out. In lack of an anthropogenous factor on restoration natural mountain taiga larch forests will be required about 70 years; for emergence of the cedar forests which are absent now, perhaps, centuries are necessary.

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)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIzvestiâ Akademii nauk SSSR. Seriâ geografičeskaâ→Même sujetClimate change and permafrost→Travaux en français237 207→