A multi-proxy reconstruction of anthropogenic land use in southwest Asia at 6 kya: Combining archaeological, ethnographic and environmental datasets
Notice bibliographique
Résumé
Land use and land cover (LULC) changes have important biophysical and biogeochemical effects on climate via a variety of mechanisms. Several climate modelling studies have demonstrated the impact of LULC scenarios on past climate reconstructions. Testing the impact of anthropogenic land use on mid-Holocene climate thus requires reconstructions of land use that accurately reflect this time frame. To address these concerns, the PAGES LandCover6k working group aims to create data-driven gridded global reconstructions of land use and land cover to provide the climate modelling community with inputs for sensitivity testing of the impact of LULC changes on global climate. As one of the earliest global centres of domestication, agricultural production, and population nucleation, Southwest Asia represents one of the areas of the world expected to display the greatest land use impact and human-induced land cover change at 6 kya, and is therefore critical for the mid-Holocene time frame. Here, we reconstruct land use for Southwest Asia for the 6 kya time frame at a regional scale. We draw on environmental data to reconstruct the range of possible land uses within each particular environment and on archaeological and historical data to reconstruct actualized land use. We then compare this reconstruction to common global LULC models, including the most recent HYDE and KK10 iterations. The reconstruction presented here differs from these previous reconstructions in its methodological approach, spatial extent and resolution. It also differs from both models in population density distribution and land use allocation. While the output of our reconstruction is generally more similar to HYDE 3.2 than KK10, particularly in terms of reconstructed pastoral land use, we model greater agricultural land use than HYDE across the entire region, and less land use overall compared with KK10. The paper provides a method for systematically incorporating archaeological data into models of past land use and demonstrates the value of such an approach for enhancing empirical validity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».