Amazon Expedition Magazine 4th Edition 2025
Notice bibliographique
Résumé
Era of Sapiens: The Anthropocene and Artificial Intelligence Have we reached the Anthropocene or not? The group in favor (Anthropocene Working Group – AWG), with research carried out at Lake Crawford (Toronto-Canada), has been collecting data since the 1950s, such as particulate materials in the lake's water profile, and highlights the thesis that the global geoscience scenario clearly reveals changes in environmental geology, highlighting the participation and influence of human beings. However, there is also the opposite group, which argues that we remain in the Holocene. These studies support that climate fluctuations and increases in CO2 levels in the atmosphere are natural characteristics, typical of cycles that occur in previous geological periods, such as the Pleistocene. Humanity goes through three important revolutions throughout its existence. According to Yuval Noah Harari (in Sapiens – A Brief History of Humanity), the first occurred 70 thousand years ago, and is the Cognitive Revolution, the second is 12 thousand years ago, is the Agricultural Revolution; and the third 500 years ago is the Scientific Revolution. Based on this statement, it is possible that the two previous Anthropocene hypotheses are viable, as they fall within this 500-year period. However, most scientific studies are financed with the aim of achieving some political, economic, social or even religious interest. The question arises: “What is more important?” and “What is good for humanity?” So, modern science, coming from the Scientific Revolution, in humans' constant search for something more, evolves into the most elaborate algorithms with Artificial Intelligence (AI). When we talk about AI, we have the idea of a super-powerful information entity; however, this algorithm is composed of several other algorithms, all developed by human beings grouped in a digital environment and available to offer rapid problem solving. The big issue in all this is that other algorithms interfere in the processing of information, giving the impression of “human subjectivity”, aligning the answer to the required question. Currently, it is the Sapiens' greatest success and fear: what if she really learns such “human subjectivity” .In this edition, we will address these topics, in addition to basic research in the Central Amazon and COP-30 (Belém-Brazil). Chief Editor
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,557 | 0,424 |
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 ».