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Enregistrement W7163735336 · doi:10.5281/zenodo.17613767

LA DETECCIÓN ARQUEOLÓGICA EN SELVAS SUBTROPICALES: PROSPECCIONES EXPERIMENTALES INTENSIVAS EN EL PARQUE NACIONAL IGUAZÚ (PROVINCIA DE MISIONES, ARGENTINA)

2025· article· es· W7163735336 sur OpenAlexaboutno aff
Luciano Perez Pesce, María Florencia Núñez, Eduardo Apolinaire

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Languees
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAmazonian Archaeology and Ethnohistory
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationQuarter (Canadian coin)Context (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Desde el año 2019 se vienen desarrollando investigaciones arqueológicas sistemáticas en el norte de la provinciade Misiones, las cuales incluyen dentro de sus objetivos la detección de contextos arqueológicos ubicados enlas diferentes unidades ambientales que presenta el área. Estas tareas han permitido detectar numerosos sitiosarqueológicos nuevos, la gran mayoría localizados en áreas asociadas al sector de riberas del río Iguazú. Por elcontrario, en los sectores más alejados de los grandes cursos fluviales, las dificultades para detectar materialesarqueológicos son mucho mayores, dada la conjunción de una muy baja visibilidad (producto de la densaflora y el mantillo vegetal que cubre el suelo) y una accesibilidad fuertemente limitada. A fin de establecer siexiste un sesgo en la distribución espacial de los sitios, se realizaron prospecciones intensivas en áreas de bajavisibilidad y difícil acceso que hasta ahora no habían podido ser exploradas. Estas prospecciones permitierondetectar nuevos contextos arqueológicos, ampliar la información disponible sobre la variabilidad arqueológicadel nordeste misionero y comenzar a establecer las bases para comprender los patrones de asentamiento de losgrupos humanos que habitaron este territorio en el pasado prehispánico.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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