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Enregistrement W3082433439 · doi:10.32991/2237-2717.2020v10i2.p74-101

Timber Exploitation in Colonial Brazil: A Historical Perspective of the Atlantic Forest

2020· article· en· W3082433439 sur OpenAlexaff
Verônica Maioli, Stefanie Belharte, Marcela Stüker Kropf, Cátia Henriques Callado

Notice bibliographique

RevueHistoria Ambiental Latinoamericana y Caribeña (HALAC) revista de la Solcha · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Diversity and Evolution
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesHenan Institute of Science and TechnologyFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésColonialismThreatened speciesLoggingGeographyPrestigeEthnobotanyHistorical recordResource (disambiguation)Vegetation (pathology)AgroforestryEcologyHistoryForestryArchaeologyHabitatEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Timber was an important resource for the construction of colonial Brazil, although pertinent information is limited. We used the available archival material and an interdisciplinary methodology, spanning historical, botanical and ethnobotanical methods, to illuminate the exploitation of native timber during the colonial period and its relevance for the contemporary conservation status of the Atlantic Forest. Central to our methodology was the development of a standardized protocol focusing on folk names for timber trees, which permitted us to relate historical records and ecological data. Even though historical information is scarce, scattered, and sometimes contradictory, we could demonstrate the past prestige of timber as well as the harvest impact on local forests. We conclude that the extensive exploitation of the Atlantic Forest's timber resources throughout the colonial period contributed to the current state of vegetation, where many of the species abundant in the past are now rare and threatened.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,197 · 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.

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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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