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Enregistrement W4368377618 · doi:10.1111/tgis.13056

<scp>GIS</scp>‐enabled historiography to determine travel routes during the Western Han period via agent‐based models and least‐cost path analysis

2023· article· en· W4368377618 sur OpenAlexafffund
Raja Sengupta, Griet Vankeerberghen, Ruoxuan Wen, Jing Rao, Yanbing Chen

Notice bibliographique

RevueTransactions in GIS · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésHistoriographyGeographyCartographyPath (computing)Period (music)Travel timeHistoryComputer scienceGenealogyOperations researchArchaeologyEngineeringTransport engineeringArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract GIS‐enabled historiography allows us to shed light on missing or poorly understood aspects of historical events. Here, we use agent‐based models (ABMs), least cost path analysis (LCPA), and space–time paths to recreate and evaluate possible modes and routes of travel undertaken by Shi Rao, a Western Han official. A diary was found in Shi Rao's tomb that includes information about his travels over 1 year (11 BCE), including start and end times of his journeys. But it leaves out details regarding modes of transport or exact routes. Using Tan Qixiang's historical atlas, we digitized river networks and utilized modern topographic data to digitally recreate the landscape as it was during Shi Rao's travels. This was then used to evaluate possible journeys via rivers (using ABMs) and roads (using LCPA), and compared to historical speed of boats, carts and horses, with findings indicating that horseback may have been the viable option.

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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,707

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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