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Enregistrement W3161331704 · doi:10.1038/s41598-021-87923-3

The effects of climate change on the Pleistocene rock art of Sulawesi

2021· article· en· W3161331704 sur OpenAlexfundno aff
Jillian Huntley, Maxime Aubert, Adhi Agus Oktaviana, Rustan Lebe, Budianto Hakim, Basran Burhan, L. Muhammad Aksa, I Made Geria, Mohd Syakirin Ramli, Linda Siagian, Helen E. A. Brand, Adam Brumm

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilQueensland University of TechnologyAustralian SynchrotronAustralian Nuclear Science and Technology OrganisationEnvironmental Futures Research Institute, Griffith UniversityGriffith UniversityUniversité Laval
Mots-clésWeatheringRock artEfflorescenceClimate changeMonsoonSalt panGeologyPleistoceneCaveCliffTropicsEarth sciencePhysical geographyArchaeologyGeochemistryGeographyOceanographyPaleontologyEcologyMineralogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The equatorial tropics house some of the earliest rock art yet known, and it is weathering at an alarming rate. Here we present evidence for haloclasty (salt crystallisation) from Pleistocene-aged rock art panels at 11 sites in the Maros-Pangkep limestone karsts of southern Sulawesi. We show how quickly rock art panels have degraded in recent decades, contending that climate-catalysed salt efflorescence is responsible for increasing exfoliation of the limestone cave surfaces that house the ~ 45 to 20-thousand-year-old paintings. These artworks are located in the world's most atmospherically dynamic region, the Australasian monsoon domain. The rising frequency and severity of El Niño-induced droughts from anthropogenic climate change (that is, higher ambient temperatures and more consecutive dry days), combined with seasonal moisture injected via monsoonal rains retained as standing water in the rice fields and aquaculture ponds of the region, increasingly provide ideal conditions for evaporation and haloclasty, accelerating rock art deterioration.

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)0,000
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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations36
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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