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THE PAMIR EXPEDITIONS OF MIKHAIL IONOV (1891-1895)

2022· article· en· W4289353296 sur OpenAlexaboutno aff
Konstantin Scripko, Larisa Semenova, Yevgeny Dubinin, В.В. Снакин

Notice bibliographique

RevueTHE LIFE OF THE EARTH · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHigh Altitude and Hypoxia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésState (computer science)GeographyPopulationQuarter (Canadian coin)Geodetic datumGovernment (linguistics)Central asiaCartographyAncient historyHistoryArchaeologyDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last quarter of the 19th century, the Russian government stepped up its activities in Central Asia, organizing a number of research expeditions to explore the Tien Shan and the Pamir Mountains. In connection with the increased activity of the British in this region in the late 1880s - early 1890s, several military topographic expeditions were sent to the Pamirs in 1891-1894. In addition to geodetic reconnaissance, photography of the Pamir landscapes was carried out for the first time. The article considers the second, 1892, Pamir campaign under the command of Colonel Mikhail Efremovich Ionov, aimed at conducting reconnaissance and restoring Russia’s rights in the Pamirs. During the expedition, Ionov organized an administration of the native population of the Pamirs. Russian military researchers of Central Asia were members of the Geographical Society and were part of the Corps of Military Topographers. In the Pamir campaigns, the task of this department was reduced to geodetic reconnaissance and the development of routes for the movement of troops and the establishment of garrisons at border points. The basis of the publication is a series of photographs taken by S. P. Yudin, an artist, photographer and participant in this campaign. His photographs are currently stored in the archives of the Museum of Geography of Moscow State University.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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