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Enregistrement W2899809393 · doi:10.1111/hic3.12508

Plagues, climate change, and the end of an empire: A response to Kyle Harper's <i>The Fate of Rome</i> (1): Climate

2018· article· en· W2899809393 sur OpenAlexaff
John Haldon, Hugh Elton, Sabine R. Huebner, Adam Izdebski, Lee Mordechai, Timothy P. Newfield

Notice bibliographique

RevueHistory Compass · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArgument (complex analysis)EmpireFellClimate changePandemicRoman EmpireHistoryEnvironmental stressState (computer science)Environmental ethicsPsychologyEconomic historyClassicsDiseaseSociologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographyPhilosophyArchaeologyMedicineComputer scienceEcologyEnvironmental protectionCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Kyle Harper's The Fate of Rome , written for a popular audience, uses the environment to explain the decline and fall of the Roman Empire. The book asserts that Rome fell as a result of environmental stress, in particular through a combination of pandemic disease and climate change. Although we agree that the environment can and should be integrated within traditional historical accounts, we challenge the book's claims on several issues. These include Harper's use of primary sources and secondary literature, his approach to analyzing palaeoclimate data, his interpretations of the impact of disease on the Roman state and society, and his synthesis of social, economic, and environmental history. Throughout this and the following two sections of this review, we demonstrate that several major flaws undermine the book's overarching argument, casting serious doubts on its conclusions.

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)0,003
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0050,007
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,189 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations47
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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