Asian geodynamics, climate and biodiversity: an introduction
Notice bibliographique
Résumé
This book addresses the interplay between geodynamics, climate and biodiversity, focusing on the India–Asia collision, the key abiotic parameter shaping the region's topography, climate and ecosystems. Asia, with its unparalleled geological activity and rich biodiversity, is ideal for studying interactive processes of Earth system science. Collision shaped the Himalayan and Tibetan Plateau regions, significantly influencing atmospheric circulation, precipitation patterns and biotic evolution. Key questions revolve around the timing and mechanisms of these processes, which remain topics of debate. Fossil records highlight evolutionary patterns, such as plant and animal dispersals during tectonic shifts like the ‘Africa–India Floristic Interchange’. Climatic phenomena, including monsoons and glaciations, further influenced biodiversity by shaping habitats and driving speciation. High-altitude regions, like the Hengduan Mountains, became biodiversity cradles owing to habitat heterogeneity and ecological niches. Advances in tools such as palaeoaltimetry proxies, molecular phylogenetics, climate and landscape modelling clarify the complex interactions between tectonics, climate and biodiversity. Asia's geological history offers vital insights into past climate–biodiversity dynamics that can aid in the prediction of current ecosystem responses to climate change. This region's incomparable geological activity and biodiversity make it a focal point for Earth system science, highlighting the need for interdisciplinary research to address global biodiversity and environmental challenges.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,007 |
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 ».