THE ARCHAEOLOGY OF THE POSTINDUSTRIAL: SPATIAL DATA INFRASTRUCTURES FOR STUDYING THE PAST IN THE PRESENT
Notice bibliographique
Résumé
Postindustrial urban landscapes are large-scale, complex manifestations of the past in the present in the form of industrial ruins and archaeological sites, decaying infrastructure, and adaptive reuse; ongoing processes of postindustrial redevelopment often conspire to conceal the toxic consequences of long-term industrial activity. Understanding these phenomena is an essential step in building a sustainable future; despite this, the study of the postindustrial is still new, and requires interdisciplinary connections that remain either unexplored or underexplored. Archaeologists have begun to turn their attention to the modern industrial era and beyond. This focus carries the potential to deliver new understandings of the industrial and postindustrial city, yet archaeological attention to the postindustrial remains in its infancy. Developments in the ongoing digital revolution in archaeology and within the social sciences and humanities have the potential to contribute to the archaeological study of the postindustrial city. The development of historical GIS and historical spatial data infrastructures (HSDIs) using historical big data have enabled scholars to study the past over large spatial and temporal scales and support qualitative research, while retaining a high level of detail. This dissertation demonstrates how spatial technologies using big data approaches, especially the HSDI, enhance the archaeological study of postindustrial urban landscapes and ultimately contribute to meeting the “grand challenge” of integrating digital approaches into archaeology by coupling reflexive recording of archaeological knowledge production with globally accessible spatial digital data infrastructures. HSDIs show great potential for providing archaeologists working in postindustrial places with a means to curate and manipulate historical data on an industrial or urban scale, and to iteratively contextualize this longitudinal dataset with material culture and other forms of archaeological knowledge. I argue for the use of HSDIs as the basis for transdisciplinary research in postindustrial contexts, as a platform for linking research in the academy to urban decision-
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».