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Enregistrement W4402693340 · doi:10.1080/23729333.2024.2392970

Solar eclipse maps – historical and contemporary methodologies

2024· article· en· W4402693340 sur OpenAlexaff
Zoltan Andrew Simon

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cartography · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHistorical Astronomy and Related Studies
Établissements canadiensRed Deer Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolar eclipseEclipseHistoryAstronomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first part of this paper examines the history of solar eclipse maps of the world from the seventeenth century to present. It compares the path of centrality (totality or annularity) on a few antique maps with the corresponding path given by modern astronomy programs. The research examines the connections between cartography, astronomy, ancient history, chronology, and archaeology. Since the uncertainties of Delta-T are accountable for the accuracy of eclipse maps, special attention has been devoted to ancient key eclipses. Through the identification of the earliest solar eclipse traditions in the Near East, it recommends new chronological anchors to help astronomers, mapmakers, and editors of historical atlases. It suggests the acceptance of four eclipses of the Long Chronology between June 2353 B.C. and February 1659 B.C. for the rate of Earth’s rotation. Optimal combined selection of ancient historical eclipse records and traditions is presented, to obtain the best-fitting curve of Delta-T (clock-time error) that is the key for the accuracy of solar eclipse maps. Several early historical solar eclipses are identified with high probability.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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