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Enregistrement W2789089099 · doi:10.1071/ma18009

Rock-art microbiome: influences on long term preservation of historic and culturally important engravings

2018· article· en· W2789089099 sur OpenAlexaff
Deirdre B. Gleeson, Matthias Leopold, Benjamin Smith, J. L. Black

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Australia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueBuilding materials and conservation
Établissements canadiensCarbon Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeatheringRock artVarnishPeninsulaMicrobiomeGeologyGeochemistryEnvironmental scienceArchaeologyGeographyChemistryBiologyCoating

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Burrup Peninsula in north-west Western Australia is home to one of the most substantial collections of rock engravings, or petroglyphs, in the world. These petroglyphs are carved through the dark coloured patina, commonly referred to as rock varnish, into the weathering rind of the local parent rock. Rock varnish is essentially a thin layer of manganese (Mn) and iron (Fe) oxides and hydroxides with embedded clay minerals, the formation of which is relatively poorly understood. It is generally considered to be a hostile environment for microorganisms due to extreme environmental conditions including low nutrient availability, lack of water, exposure to extreme ultraviolet radiation and intense seasonal and diurnal temperature fluctuations. However, despite these environmental extremes, microorganisms have been found on and in rock varnish and have been reported as playing a significant role in the formation of rock varnish. Given this, it is likely that any change in local environmental conditions will influence the types and activities of microorganisms found in and on rock varnish and associated rock art. This article focuses on the major influences on the microbiome of culturally important rock art in the Burrup Peninsula and the implications of any environmental change on the rock art itself.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

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
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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