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Enregistrement W2321198821 · doi:10.7183/0002-7316.79.4.89

How Animals Create Human History: Relational Ecology and the Dorset–Polar Bear Connection

2015· article· en· W2321198821 sur OpenAlexaff
Matthew Betts, Mari Hardenberg, Ian Stirling

Notice bibliographique

RevueAmerican Antiquity · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversity of AlbertaWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreaturesContext (archaeology)EcologyEthologyGeographyHistoryArchaeologyBiologyNatural (archaeology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Carvings that represent polar bears (Ursus maritimus) are commonly found in Dorset Paleo-Eskimo archaeological sites across the eastern Arctic. Relational ecology, combined with Amerindian perspectivism, provides an integrated framework within which to comprehensively assess the connections between Dorset and polar bears. By considering the representational aspects of the objects, we reveal an ethology of polar bears encoded within the carvings’ various forms. Reconstructing the experiences and perceptions of Dorset as they routinely interacted with these creatures, and placing these interactions in socioeconomic, environmental, and historical context, permits us to decode a symbolic ecology inherent in the effigies. To the Dorset, these carvings were simultaneously tools and mnemonics (symbols). As tools, they were used to directly access the predatory and spiritual abilities of bears or, more prosaically, to teach and remind of the variety of proper hunting techniques available for capturing seals. As symbols, however, they were far more powerful, signaling how Dorset people conceptualized themselves and their place in the universe. Symbolic of an ice-edge way of life, the effigies expose the role that this special relationship with polar bears played in the creation of Dorset histories and identities.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,021
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeObservationnel
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

Citations45
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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