Africa Alive Corridors: Transdisciplinary Research based on African Footprints
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The idea of Africa Alive Corridors (AAC) evolved from Gondwana geological mapping to a comprehensive, more inclusive and dynamic approach to transdisciplinary research known as Earth Stewardship Science. Twenty designated corridors explore the geo-biological and cultural heritage of different regions of Africa over various periods, from deep time to the Anthropocene. Each corridor reveals a specific lens through which to investigate some of the rich scientific narratives embedded within it. The concept also facilitates learning and knowledge exchange across numerous disciplines: archeology, geology, geophysics, oceanography, glaciology, biology, botany, ecology, agriculture, engineering, spatial statistics, social sciences, and the humanities. This contribution analyses ten selected corridors in southern and western Africa, the Congo Basin, East Africa, and Madagascar. The various research themes explored include Earth impact hazard, origins of humankind, Snowball Earth, coastal food systems and conservation, the biogeography of lemurs, human settlement dynamics in Cameroon, tectonically linked earthquake occurrences in Algeria and Morocco, modelling land-use changes in the Western Rift Valley, trades and civilizations of the Mali Empire, Mbira music, and contemporary art. The ongoing work on these—and ten other—corridors has considerable potential to host new international collaborations to develop the links between society and natural sciences in Africa. Ultimately, AAC will benefit all stakeholders, especially the youth, in understanding and responding to societal needs and current global challenges.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle