Sustained by First Nations: European newcomers' use of Indigenous plant foods in temperate North America
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous Peoples of North America have collectively used approximately 1800 different native species of plants, algae, lichens and fungi as food. When European explorers, traders and settlers arrived on the continent, these native foods, often identified and offered by Indigenous hosts, gave them sustenance and in some cases saved them from starvation. Over the years, some of these species – particularly various types of berries, such as blueberries and cranberries (<em>Vaccinium </em>spp.), wild raspberries and blackberries (<em>Rubus </em>spp.), and wild strawberries (<em>Fragaria </em>spp.), and various types of nuts (<em>Corylus </em>spp., <em>Carya </em>spp., <em>Juglans </em>spp., <em>Pinus </em>spp.), along with wild-rice (<em>Zizania </em>spp.) and maple syrup (from <em>Acer saccharum</em>) – became more widely adopted and remain in use to the present day. Some of these and some other species were used in plant breeding programs, as germplasm for hybridization programs, or to strengthen a crop's resistance to disease. At the same time, many nutritious Indigenous foods fell out of use among Indigenous Peoples themselves, and along with their lessened use came a loss of associated knowledge and cultural identity. Today, for a variety of reasons, from improving people's health and regaining their cultural heritage, to enhancing dietary diversity and enjoyment of diverse foods, some of the species that have dwindled in their use have been “rediscovered” by Indigenous and non-Indigenous Peoples, and indications are that their benefits to humanity will continue into the future.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».