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Enregistrement W2768200172 · doi:10.19130/iifl.ecm.2018.51.876

Impact of human waste management on the estimation of ancient Maya population

2017· article· es· W2768200172 sur OpenAlexaff
Wong Alfred

Notice bibliographique

RevueEstudios de Cultura Maya · 2017
Typearticle
Languees
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensVancouver Native Health Society
Organismes subventionnairesUniversitat de València
Mots-clésHumanitiesArtGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La población de los antiguos mayas se ha estimado tradicionalmente al multiplicar el número de montones de casas descubiertas y el número asumido de personas por hogar en un transecto dado de un sitio de excavación arqueológica. Este enfoque es fundamentalmente débil ya que ambos parámetros clave están sujetos a grandes variaciones a lo largo del tiempo de varios siglos. El resultado omnipresente de este enfoque es que los antiguos mayas son casi siempre interpretados para tener una base muy poblacional, especialmente durante el Período Clásico. Lo que se omite en estudios previos es la demostración de sostenibilidad de tal tamaño de población calculado en comensuración con, entre otras cosas, el manejo efectivo de desechos humanos. La situación de disposición de residuos en la antigua Tikal se agrava por el terreno generalmente plano y la falta de canales de drenaje naturales. Los únicos medios de eliminación de desechos habrían sido los trabajadores manuales que transportaran los desechos que se recolectan diariamente para verterlos en fosas sépticas a cierta distancia de los asentamientos humanos de alta densidad. Hubo una notable ausencia de animales de tiro y máquinas de ruedas, incluidos los vehículos de transporte, lo que podría haber facilitado tales medios de eliminación de desechos. La cuestión problemática de la gestión de los residuos humanos ciertamente habría limitado el tamaño práctico del grupo de población en la antigua Tikal.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations2
Publié2017
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Résumé présentoui

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