Lessons for an invisible future from an invisible past: Risk and resilience in deep time
Notice bibliographique
Résumé
The interrelated concepts of risk and resilience are inherently future-focused. Two main dimensions of risk are the probability that a harmful event will happen in the future and the probability that such an event will cause a varying degree of loss. Resilience likewise refers to the organization of a biological, societal, or technological system such that it can withstand deleterious consequences of future risks. Although both risk and resilience pertain to the future, they are assessed by looking to the past – the past occurrence of harmful events, the losses incurred in these events, and the success or failure of systems to mitigate loss when these events occur. Most common risk and resilience measures rely on records extending a few decades into the past at most. However, much longer-term dynamics of risk and resilience are of equal if not greater importance for the sustainability of coupled socioecological systems which dominate our planet. Historical sciences, including archeology, are critical to assessing risk and resilience in deep time to plan for a sustainable future. The challenge is that both past and future are invisible; we can directly observe neither. We present examples from recent archeological research that provide insights into prehistoric risk and resilience to illustrate how archeology can meet this challenge through large-scale meta-analyses, data science, and modeling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».