Assessment of Climatic Conditions for Siberian Reindeer Herding on the Basis of Heat Balance Modelling
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the research is to assess suitable climatic conditions for traditional herding of reindeer by Indigenous people in different areas of Siberia. A сomputer simulation model allowed us to calculate reindeer’s heat balance according to a number of meteorological indices; it was used to assess climatic conditions in 70 localities. To show the impact of climatic conditions on reindeer’s well-being, we introduce the notion of the thermal comfort index (Kt). The best environmental conditions for reindeer are in the areas where Kt takes the highest values in winter and the lowest ones in summer. We showed the results of the reindeer heat balance computer simulation on two maps visualising the average Kt values in summer and in winter. Finally, using official statistics, we calculated the number of reindeer per 100 km2 in areas with different types of traditional reindeer herding. The territories with the largest domesticated reindeer populations per 100 km2 in the two major tundra reindeer breeding areas (Samoed and Chukchi-Koriak types of reindeer herding) are located in the regions with the relatively low value of Kt in summer and high in winter. In the taiga, Kt is relatively high in summer, and reindeer herding (Tungus and Saian types) is developed mostly in highlands, where the summer Kt is lower than in flatlands because of the vertical temperature gradient. The results obtained prove that thermal conditions are extremely important for traditional reindeer herding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».