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Enregistrement W2922519002 · doi:10.24916/iansa.2018.2.5

Holocene Vegetation Dynamics and First Land-Cover Estimates in the Auvergne Mountains (Massif Central, France): Key Tools to Landscape Management

2018· article· en· W2922519002 sur OpenAlexaff
Yannick Miras, Michela Mariani, Paul Ledger, Alfredo Mayoral, Léo Chassiot, Marlène Lavrieux

Notice bibliographique

RevueInterdisciplinaria Archaeologica - Natural Sciences in Archaeology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueAustralian Institute of Nuclear Science and Engineering
Mots-clésGeographyVegetation (pathology)HoloceneLand coverEcologyLandscape historyPhysical geographyMassifCultural landscapeSpecies richnessClimate changeLand useLandscape archaeologyEnvironmental resource managementEnvironmental scienceArchaeologyLandscape designCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A multi-proxy palaeoecological investigation has been undertaken at high spatio-temporal resolution in the Lower Auvergne Mountains (France). It allows us to investigate the Holocene trajectories of landscape evolution arising from the interplay between human impact and adaptability, climate oscillations and environmental evolution. The mechanistic models for the regional vegetation reconstruction applied here provide the first quantification of land cover changes in this region. The results obtained allow an improved understanding of past vegetation dynamics and a discussion of:

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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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