Native American Land-Use Impacts on a Temperate Forested Ecosystem, West Central New York State
Notice bibliographique
Résumé
Land survey records (LSRs) describing forest species composition prior to extensive European American settlement are critical sources of information on past environmental controls of forest dynamics in eastern North America. Embedded within these historical data sources is evidence of prior Native American land use. This study expands on previous LSR-based analyses of Seneca and Iroquoian populations’ impacts on the temperate forests of west central New York State. We use an enhanced array of geospatial LSR vegetation data beyond conventional bearing tree data and implement, for the first time, combined indirect ordination of vegetation data along major environmental gradients and numerical classification of discrete upland vegetation communities. Nonmetric multidimensional scaling revealed three main drivers of vegetation dynamics in the study area: (1) fire frequency (53.7 percent of total variance); (2) soil productivity (22.6 percent variance); and (3) Native American land use (15.9 percent variance). Agglomerative hierarchical clustering reinforced the primacy of these gradients by delineating two major forest types differentiated primarily by fire frequency and secondarily by soil productivity. Seneca and Iroquoian agricultural villages were preferentially concentrated within fire-tolerant dry upland forests on high-productivity soils within the interior portion of the Lake Ontario Lowland. Fire-tolerant, dry upland forests on low-productivity soils were situated on the adjacent Appalachian Plateau, which was likely used by indigenous populations for silvicultural land-use activities. Native American disturbance of temperate forested ecosystems likely varied across the diverse culture areas of eastern North America, with the Seneca and Iroquois representing an extreme end-member within a broad continuum of anthropogenic disturbance. Key Words: forest composition, land survey records, land-use history, Native Americans, vegetation disturbance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».