When Provenience Is Lost: Achievements and Challenges in Preserving the Historical St. John's, Belize, Skeletal Collection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In small developing countries like Belize, lack of funding for archaeological research and post excavation curation remains one of our greatest challenges to preserving our tangible cultural heritage. The state of curation of human remains and artefact collections at St. John's College in Belize City is a perfect example of what can go wrong in the absence of a properly funded and managed curation program both at the national and the institutional level. This article highlights the rediscovery of a historically significant group of over 70 human remains in the biological collection of Friar Deickman, which had been forgotten in an attic after his death in 2003. We outline the process of, and accomplishments in improving the curation conditions of these individuals while uncovering their importance to Belizean history in the eighteenth through twentieth centuries. Preliminary analysis reveals life histories of slavery and indentured servitude of individuals of African, Maya, European, and possible mixed African and European descent. We emphasize the importance of ethical responsibility in properly curating excavated human remains, and the challenges researchers face when poor curation results in lost provenience. We offer suggestions for scientific analysis in recovering information lost as a result of poor excavation or curation methods.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,016 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».