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Enregistrement W4206272296 · doi:10.1139/facets-2021-0088

Reconstructing the “push” and “pull” of climate and its impacts on subsistence cultures using paleolimnology

2021· article· en· W4206272296 sur OpenAlexaffvenue
Allison Elizabeth Covert, Andrew S. Medeiros

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsistence agriculturePaleolimnologyClimate changeContext (archaeology)GeographyBaseline (sea)EcologyEnvironmental changeEnvironmental resource managementEnvironmental scienceArchaeologyGeologyBiologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate variability has influenced settlement and cultural activities of human populations for millennia, and our knowledge of the context of environmental drivers of migration can be inferred using paleolimnological techniques. We present a systematic map of literature to understand the breadth of paleolimnological research that exists on environmental change and its impact on subsistence cultures. We aim to illustrate how the “push” and “pull” of climate influenced human society over the late-Holocene. A systematic search found 68 unique relevant studies that discussed topics of human settlement and migration, stressors on the environment, and (or) ecological monitoring with respect to changes in climate using paleolimnological methods. We identified three primary themes: where people live, how people live, and how people will continue to live. Most studies took place in North America, within the last decade, and had a focus on diatoms, sediment characteristics, and climate. Topics ranged from reconstructions of changes in climate, human presence, human influence on the environment, subsistence strategies, and the importance of monitoring. We demonstrate the value of paleolimnological methods in understanding the timing of events, revealing long-term ecological trends, and providing baseline conditions for effective remediation and management purposes.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,291

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)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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