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Enregistrement W7001222387

Intervencions arqueològiques a la Capçalera del Duran i sector de Puigpedrós-Malniu (Meranges, la Cerdanya): estudi territorial d’espais altimontans pirinencs. Campanyes 2018-2019

2020· book-chapter· ca· W7001222387 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRECERCAT (Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya) · 2020
Typebook-chapter
Langueca
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitat de Girona
Mots-clésContext (archaeology)Quarter (Canadian coin)Statistical analysisSocial impact
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Els resultats que es presenten a continuació s’insereixen en el projecte quadriennal de recerca “Arqueologia dels paisatges culturals de muntanya a les capçaleres del Ter i del Segre (Ripollès-Cerdanya)” (2018-2021 CLT009/18/00101), dirigit per en\nJosep Maria Palet i la Lídia Colominas (ICAC)1. El projecte se centra en l’estudi dels paisatges culturals de muntanya des de la perspectiva de l’arqueologia del paisatge. Es planteja analitzar el territori com a espai cultural en totes les seves dimensions: mediambiental, social i humana. La recerca es planteja de manera pluridisciplinar i diacrònica, amb l’objectiu d’avaluar\nl’acció antròpica i les interaccions societat-medi al llarg del temps, analitzant variables diverses del paisatge, a través del creuament de les dades obtingudes. La recerca té un plantejament cronològic de llarga durada del Neolític fins a l’època moderna. Tanmateix, l’eix vertebrador del projecte és l’Antiguitat, que s’aborda des d’una perspectiva diacrònica, comprenent també la prehistòria recent (Neolític) i l’Alta Edat Mitjana. La recerca en aquest nou sector permetrà connectar els estudis desenvolupats per l’equip del GIAP-ICAC amb anterioritat a les capçaleres del Segre, concretament a les valls del Madriu-Perafita-Claror (Andorra), a la Serra\ndel Cadí (Alt Urgell) i a les capçaleres del Ter (Ripollès).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,254 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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