Progression and Issues in the Mesoamerican Geospatial Revolution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of airborne mapping lidar (Light Detection and Ranging), a.k.a airborne laser scanning (ALS), has had a major impact on archaeological research being carried out in Mesoamerica. Since being introduced in 2009, mapping lidar has revolutionized the spatial parameters of Mesoamerican, and especially Maya, archaeology by permitting the recovery of a complete landscape and settlement pattern for further analysis. However, like any new technology, there are learning curves to be overcome, resulting in a feedback relationship between the on-the-ground archaeologists, the virtually grounded computer analysts, and the instrument designers. Archaeologists have been able to identify problems and issues with data production and visualization for the determination of archaeological remains caused by vegetation, special terrain conditions, and modern disturbance. The identification of these concerns helps the technician to develop new techniques, especially when working in conjunction with the field researcher. As seen through the papers in this volume, this symbiotic relationship promises to yield both new breakthroughs in landscape and settlement analysis for Mesoamerican archaeology and enhanced analytic and visualization techniques for lidar with the potential for applicability in other contexts. In many regards, the development of lidar has parallels to the development of radiocarbon dating as a revolutionary technology.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| 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 ».