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 (Vaccinium spp.), wild raspberries and blackberries (Rubus spp.), and wild strawberries (Fragaria spp.), and various types of nuts (Corylus spp., Carya spp., Juglans spp., Pinus spp.), along with wild-rice (Zizania spp.) and maple syrup (from Acer saccharum) – 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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».