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Enregistrement W2976374911 · doi:10.7202/1064504ar

Exploring Potential Archaeological Expressions of Nonbinary Gender in Pre-Contact Inuit Contexts

2019· article· en· W2976374911 sur OpenAlexaffvenueabout
Meghan Walley

Notice bibliographique

RevueÉtudes/Inuit/Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchaeological recordDiversity (politics)Variety (cybernetics)ArchaeologyAnthropologySociologyHistoryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, gender has factored heavily into the study of Inuit archaeological remains. Frequently, archaeologists have used diagnostic men’s and women’s tools to “see” gender in the archaeological record. However, recent anthropological literature attests to the existence of nonbinary gender categories in Inuit tradition. While the concept of nonbinary gender is not new in anthropological literature, it has not commonly been translated into meaningful archaeological research. Although many archaeologists studying Inuit gender have acknowledged the possibility of Inuit gender fluidity, virtually no archaeological research has directly addressed Inuit nonbinary gender. In this article, I discuss the anthropological concept of nonbinary gender and its diversity within Inuit culture, and then propose a variety of ways in which archaeologists conducting research on pre-contact Inuit gender might begin to study sites and materials within an interpretive framework that is more inclusive of these gender categories. These approaches include examination of artifacts, studies of the spatial distribution of sites, and re-examination of mortuary data. Through this work, I emphasize that gender occurs as a complex system rather than as two or three distinct sets of static social roles and that archaeologists need to adjust our approaches to past genders in order to see them through a culturally specific and meaningful lens.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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