Extrêmes climatiques en Zambie lors des périodes de Sahara vert et humide et impacts sur la dispersion et l'évolution des humains
Bibliographic record
Abstract
Le nord de l’Afrique a traversé des périodes humides connues sous le nom de périodes humides africaines ou périodes pluviales du Sahara au courant du Pléistocène tardif et de l’Holocène qui auraient pu avoir un impact sur la dispersion des humains à travers l’Afrique. Cependant, peu est connu à propos des changements sur les extrêmes climatiques dans le Centre-Sud de l’Afrique, associés à ces cycles et leurs impacts potentiels sur le déplacement des humains. Dans cette étude, nous utilisons un modèle climatique régional afin de simuler des périodes archétypes du Sahara vert, ainsi que désertique, sous des conditions d’insolation estivale boréale élevée et faible, et étudions les impacts résultant des changements climatiques et leurs extrêmes en Afrique centrale et australe, notamment dans la région centrale, la Zambie. Nos résultats indiquent des conditions plus chaudes et sèches sous les conditions du Sahara vert par rapport aux périodes du Sahara désertique. Plus précisément, les périodes de sécheresse sont allongées, et les températures extrêmes simulées sont plus chaudes en Zambie dans la simulation du Sahara vert. Nos résultats suggèrent que lors des périodes du Sahara désertique, la Zambie aurait possiblement offert de meilleures conditions environnementales pour les hominidés dans le grand plateau centrafricain. En revanche, les périodes du Sahara vert ont offert les conditions inverses, forçant potentiellement les populations d’hominidés de se disperser à travers les grandes vallées vers le plateau centrafricain ainsi que vers le nord via le Sahel et le Sahara. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Sahara vert, Zambie, extrêmes climatiques, dispersion des humains, Holocène moyen.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".