Defining the spatial patterns of historical land use associated with the indigenous societies of eastern North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To review and synthesize multiple lines of evidence that describe the spatial patterns of land use associated with prehistoric and early historical Native American societies in eastern North America in order to better characterize the type, spatial extent and temporal persistence of past land use. Location Temperate forests of eastern North America, and the Eastern Woodlands cultural region. Methods Ethnohistorical accounts, archaeological data, historical land surveys and palaeoecological records describing indigenous forms of silviculture and agriculture were evaluated across scales ranging from local (10 0 km) to regional (10 2 km) to produce a synthetic description of land‐use characteristics. Results Indigenous land‐use practices created patches of distinct ecological conditions within a heterogeneous mosaic of ecosystem types. At all scales, patch location was dynamic, and patches underwent recurrent periods of expansion, contraction and abandonment. Land‐use patches varied in their extent and persistence, and are broadly categorized as silvicultural (management of undomesticated woodland taxa) or agricultural (cultivation of domesticated taxa). Silvicultural patches persisted for centuries and extended kilometres to tens of kilometres around settlements and travel corridors. The dynamics of agricultural patches varied among groups, with persistence ranging from decades to centuries and extent ranging from less than a kilometre to tens of kilometres around settlements. Beyond patch boundaries, human impacts on ecosystems become indistinguishable from other drivers of environmental heterogeneity. These characteristics of patches are evident across scales and multiple lines of evidence. Main conclusions Our findings challenge the view that prehistoric human impacts on vegetation were widespread and ubiquitous, and build on previous work showing these impacts to be more localized and heterogeneous by providing quantitative descriptions of land‐use patch characteristics. Collaborative efforts that combine multiple data sources are needed to refine these descriptions and generate more precise measures of land‐use pattern to further investigate the history of human impacts on the Earth system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».