Cultural Forests in Cross Section: Clear-Cuts Reveal 1,100 Years of Bark Harvesting on Vancouver Island, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».