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Enregistrement W4288729824 · doi:10.30840/2413-7065.2(83).2022.258515

Pedigree Nests of Scythian Farmers’ Settlements of the Left-Bank Ukraine

2022· article· en· W4288729824 sur OpenAlexaff
Oleksii Trachuk

Notice bibliographique

RevueUkrainian Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAncient and Medieval Archaeology Studies
Établissements canadiensCanadian Historical Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman settlementSlavic languagesHomelandClanGeographyEthnogenesisArchaeologyAncient historyUkrainianHistoryEthnologyEthnic groupPolitical scienceSociologyAnthropologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the 20th Century. P. Tretiakov, B. Tymoshchuk, I. Froianov, V. Mavrodin, and others reasonably considered the nests of settlements as the remnants of the structure of tribal unions named in the ancient Russian chronicles. Archaeological research of settlements of the 7th–3rd centuries BC on the territory of Ukraine over the past hundred years have created opportunities for further social studies of the Slavs. As a topographical basis for searching for the nests of settlements of Slavic clans and tribes, we can, according to B. Rybakov, “take that stable territory, which already three times, on three chronological sections, showed the sameness of its main contours, the one that has already been repeatedly called the homeland of the Proto-Slavic tribes”. The study of the social structure of the tribes of Scythian farmers, who spread from the Right Bank to the territory of the Left-Bank Ukraine, we can begin by plotting their settlements on modern maps at a scale of 1: 250,000 in the basins of the Vorskla, Sula, Psel, Seim, and Seversky Donets rivers. The subsequent mapping of the settlements of the Scythian farmers in the area of the Right-Bank Ukraine and of the Nevri in the Upper Dnieper region will create the prospect of geographical, social, and linguistic research and identify the characteristic features of the ethnogenesis of the Slavic-Ukrainians from chronicle tribes to the era of iron, bronze, and copper.

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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,102

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations0
Publié2022
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