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Enregistrement W2316344837 · doi:10.7183/0002-7316.77.4.646

Coalescent Communities: Settlement Aggregation and Social Integration in Iroquoian Ontario

2012· article· en· W2316344837 sur OpenAlexaboutno aff
Jennifer Birch

Notice bibliographique

RevueAmerican Antiquity · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Cultural Archaeology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoalescent theorySettlement (finance)RelocationHuman settlementGeographyArchaeologyEconomic geographyGenealogyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper explores processes of settlement aggregation among ancestral Huron-Wendat populations in south-central Ontario, Canada. During the fifteenth century A.D., numerous small communities came together, forming large, fortified village aggregates. In order to understand these processes a multiscalar analytical approach was combined with a conceptual framework emphasizing cross-cultural perspectives on coalescent societies, the archaeology of communities, and historical trajectories of societal change. Regional settlement data are presented to illustrate the movement and increasing size of settlements. In order to determine how individual coalescent communities were formed and maintained, a single village relocation sequence is examined in detail. This sequence illustrates how people constructed, inhabited, and negotiated domestic and public spaces in these new community aggregates. Detailed analyses of the occupational histories of these sites point to the creation of new community-based identities, corporate decision-making structures, and increasing social integration over time. The results of this study demonstrate that while settlement aggregation can be documented at the regional level, only detailed intrasite analyses can identify the small-scale changes in practice that reflect the lived experience of coalescence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0140,007
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations105
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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