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Enregistrement W2945135199 · doi:10.1017/aaq.2019.29

Cultural Forests in Cross Section: Clear-Cuts Reveal 1,100 Years of Bark Harvesting on Vancouver Island, British Columbia

2019· article· en· W2945135199 sur OpenAlexaffabout
Jacob Earnshaw

Notice bibliographique

RevueAmerican Antiquity · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousBark (sound)GeographyArchaeologyDendrochronologyNatural (archaeology)TaphonomyPeriod (music)EcologyForestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Culturally modified trees (CMTs) provide tangible evidence of long-term forest use by Indigenous peoples. In Northwest Coast cedar forests, this record rarely spans beyond the last three centuries because older bark-harvest scars have been obscured through taphonomic processes such as natural healing and decay. Thus, archaeological visibility and identification are hindered. Here, I recover chronologies of ancient forest harvesting using a post-impact assessment methodology of targeting old-growth clear-cuts in southern Nuu-chah-nulth territories on the west coast of Vancouver Island, British Columbia, Canada. Bark-peeling scars are identified and dated in cross section by growth-ring patterns of recently logged trees. Approximately half of all bark-peeling scars are “embedded” inside healing lobes, suggesting at least half of all such CMTs are effectively invisible in standing forests. Features in these post-impact surveys predated those discovered in conventional archaeological impact assessments by a mean of almost a century. Additionally, one of the oldest continually used cultural forests ever recorded, dating to AD 908, is found in the Toquaht Nation traditional territory. These findings uncover measurable frequencies of cedar-bark harvesting generations prior to the contact period and reveal the inadequacy of heritage protections for old-growth cedar stands.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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