Intervencions arqueològiques a la Capçalera del Duran i sector de Puigpedrós-Malniu (Meranges, la Cerdanya): estudi territorial d’espais altimontans pirinencs. Campanyes 2018-2019
Bibliographic record
Abstract
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).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".