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Enregistrement W6945095032 · doi:10.22111/ijas.2020.6792

Human-Climate Connection in North Central Iran Between 6000 and 2700 BCE

2020· article· en· W6945095032 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWater management and technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHoloceneAridClimate changePeriod (music)Subsistence agricultureHolocene climatic optimumFlourishingQuarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the Holocene, man’s challenges with climate entered a new phase. Holocene climatic cycles, by creatingdry events, have imposed many subsistence tensions on water-dependent communities. The semi-arid and aridregion of North Central Iran, which has been very vulnerable to any climate change, experienced unfavorableenvironmental conditions during these climatic events. So far, only a handful of Early Holocene rural settlementshave been found in the region, possibly because of the mostly arid climate of the period. In general, the firstevidence of Neolithic villages in North Central Iran dates back to the beginning of the Middle Holocene, afterthe 8.2 ka BP event. The first cultural flourishing of this region can be seen from the last quarter of the sixthmillennium BCE. Each cultural flourishing period seems to have declined for some time with the occurrence ofa dry event. The effects of climatic tensions on human societies in North Central Iran have been found around6500-6000, 5700-5400, 5000-4700, 4300-4000, and 3300-2700 BCE. According to data analysis, the frequency ofsettlements and the trend of cultural progress gradually peaked from the early sixth millennium to the mid-fourthmillennium BC, but in the second half of the latter millennium, a gradual decline began which led to the BronzeAge collapse in ca. 2700 BCE. This event probably occurred due to the drop in temperature and the increase in thefrequency and severity of aridity in the transition phase to the Late Holocene.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,331
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,139 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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