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Enregistrement W4283577973 · doi:10.1371/journal.pone.0270295

Settlement, environment, and climate change in SW Anatolia: Dynamics of regional variation and the end of Antiquity

2022· article· en· W4283577973 sur OpenAlexaff
Matthew J. Jacobson, Jordan Pickett, Alison L. Gascoigne, Dominik Fleitmann, Hugh Elton

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAncient Mediterranean Archaeology and History
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesArts and Humanities Research CouncilGeorgia Agricultural Experiment StationsÖsterreichischen Akademie der WissenschaftenUniversity of Georgia
Mots-clésHuman settlementClimate changeArchaeologySettlement (finance)Period (music)GeographyByzantine architectureStormEnvironmental changeGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper develops a regional dataset of change at 381 settlements for Lycia-Pamphylia in southwest Anatolia (Turkey) from volume 8 of the Tabula Imperii Byzantini-a compilation of historical toponyms and archaeological evidence. This region is rich in archaeological remains and high-quality paleo-climatic and -environmental archives. Our archaeological synthesis enables direct comparison of these datasets to discuss current hypotheses of climate impacts on historical societies. A Roman Climatic Optimum, characterized by warmer and wetter conditions, facilitating Roman expansion in the 1st-2nd centuries CE cannot be supported here, as Early Byzantine settlement did not benefit from enhanced precipitation in the 4th-6th centuries CE as often supposed. However, widespread settlement decline in a period with challenging archaeological chronologies (c. 550-650 CE) was likely caused by a "perfect storm" of environmental, climatic, seismic, pathogenic and socio-economic factors, though a shift to drier conditions from c. 460 CE appears to have preceded other factors by at least a century.

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)0,001
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 GPT0,210
Écart entre enseignants0,152 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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