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Enregistrement W3185142949 · doi:10.1371/journal.pone.0253043

Rainfall, temperature, and Classic Maya conflict: A comparison of hypotheses using Bayesian time-series analysis

2021· article· en· W3185142949 sur OpenAlexafffund
Mark Collard, W. Christopher Carleton, David A. Campbell

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensCarleton UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesBritish Columbia Knowledge Development FundSFU Community Trust Endowment FundCanada Research ChairsSimon Fraser UniversityCanada Foundation for InnovationSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésClimate changeContext (archaeology)Bayesian probabilityMayaSeries (stratigraphy)GeographyEnvironmental scienceEcologyStatisticsMathematicsBiologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies published over the last decade have reached contrasting conclusions regarding the impact of climate change on conflict among the Classic Maya (ca. 250-900 CE). Some researchers have argued that rainfall declines exacerbated conflict in this civilisation. However, other researchers have found that the relevant climate variable was increasing summer temperatures and not decreasing rainfall. The goal of the study reported here was to test between these two hypotheses. To do so, we collated annually-resolved conflict and climate data, and then subjected them to a recently developed Bayesian method for analysing count-based times-series. The results indicated that increasing summer temperature exacerbated conflict while annual rainfall variation had no effect. This finding not only has important implications for our understanding of conflict in the Maya region during the Classic Period. It also contributes to the ongoing discussion about the likely impact of contemporary climate change on conflict levels. Specifically, when our finding is placed alongside the results of other studies that have examined temperature and conflict over the long term, it is clear that the impact of climate change on conflict is context dependent.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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