A digital archive of human activity in the McMurdo Dry Valleys, Antarctica
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Over the last half century, the McMurdo Dry Valleys (MDV) of East Antarctica have become a globally important site for scientific research and environmental monitoring. Historical data can make important contributions to current research activities and environmental management in Antarctica, but tend to be widely scattered and difficult to access. We address this need in the MDV by compiling over 5,000 historical photographs, sketches, maps, oral interviews, publications, and other archival resources into an online digital archive. The data have been digitized and georeferenced using a standardized metadata structure, which enables intuitive searches and data discovery via an online interface. The ultimate aim of the archive is to create as comprehensive as possible a record of human activity in the MDV to support ongoing research, management, and conservation efforts. This is a valuable tool for scientists seeking to understand the dynamics of change in lakes, glaciers, and other physical systems, as well as humanistic inquiry into the history of the Southern Continent. In addition to providing benchmarks for understanding change over time, the data can help target field sampling for studies working under the assumption of a pristine landscape by enabling researchers to identify the date and extent of past human activities. The full database is accessible via a web browser-based interface hosted by the McMurdo Long Term Ecological Research site: http://mcmurdohistory.lternet.edu/ and the raw data are available at the Environmental Data Initiative https://doi.org/10.6073/pasta/6744cb28a544fda827805db123d36557 (Howkins et al., 2019).
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».