Native American influences on the forest composition of the Allegheny Plateau, northwest Pennsylvania
Notice bibliographique
Résumé
We integrate witness tree distribution, Native American archaeological sites, and geological and topographic variables to investigate the relationships between Native American populations and pre-European settlement forest types on the Allegheny Plateau, northwest Pennsylvania. Detrended correspondence analysis of witness tree data separated the presettlement forests into oakhickorychestnut and beechhemlockmaple communities. Oak, hickory, and chestnut forests were centered on Native American village sites. Using archaeological data, an index of Native American influence (NAI) was derived to reflect the intensity of Native American land use across the landscape. In a comparison among species, mean NAI value of oak, hickory, and chestnut trees was significantly higher than that of beech, maple, and hemlock. Logistic regression demonstrated that among geology type, landform, elevation, aspect, slope, and NAI, NAI was by far the most significant predictor of oak, hickory, and chestnut distribution. Although cause and effect of this relationship cannot be tested, we suggest that long-term Native American activity selected for the disturbance-adapted oak, hickory, and chestnut. We contend that Native American agriculture, burning, and resource extraction could have converted maplebeechhemlock to oakhickorychestnut, or at least reinforced the dominance of this forest type.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».