Cultural sites, traditional knowledge and participatory mapping : Long-term land use in a Sámi community in coastal Norway
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge held by people who have been involved in intimate and direct engagement with their land is often valuable for our understanding of past land use. This study has through an interdisciplinary approach explored the possible benefits of emphasizing local knowledge, local participation and the increasing possibilities within digital media, seen from an archaeological viewpoint. The study areas are two areas in Finnmark County in North Norway and one comparative study from the west coast of British Colombia, Canada.\nDue to Norway’s "nation building" project and its focus on one Norwegian history and heritage, the Sami past was of little interest to archaeology through much of the twentieth century. It was not until around 1980 the research on Sámi culture and history became significant in academia. Parallel to this shift several legal changes led to an increasing demand for knowledge of Sami land use and cultural history. Despite this shift I argue that there still is a need for base data to meet Norway’s obligations and aims. In addition these comprehensive landscapes and many knowledgeable people represent a unique potential to gain new knowledge and for sharing knowledge. \nThis thesis has put the use of Participatory GIS into practice within archaeological research and explored alternative ways to combine archaeology, participatory work and the existing flexibility in GIS to increase spatial knowledge and facilitate useful ways to share it to the benefit of cultural heritage management, researchers and local communities. I have shown how an interdisciplinary approach can lead to more effective archaeological surveying and consequently a more sustainable cultural heritage management. The approach has shown a potential to facilitate inter-thematic needs through the software’s flexibility. It can help fill the increasing knowledge gap between a mature population with intimate land use knowledge and the younger generations. Also by combining documented visible features with the transcribed georeferenced traditional knowledge into a GIS, the extent and intensity of land use emerges more complete and comprehensible. The value of involving local knowledge is exemplified, and shows how oral traditions and traditional knowledge can help archaeologists to contextualize and comprehend their findings in a given landscape.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».