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Enregistrement W3006786132 · doi:10.1080/15740773.2019.1731144

From conflict archaeology to archaeologies of conflict: remote survey in Kandahar, Afghanistan

2019· article· en· W3006786132 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Conflict Archaeology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeological Research and Protection
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchaeologyConflict archaeologyMateriality (auditing)Cultural heritageRemote sensingGeneral partnershipExpansiveHistoryGeographyEnvironmental resource managementPolitical scienceLawPrehistoric archaeologyAestheticsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emerging from research with the Afghan Heritage Mapping Partnership, a multi-year project using satellite imagery to detect, record and manage archaeological heritage, this paper examines the potentials of remote-sensing to not only monitor archaeological material culture, but also contemporary materiality as it is violently (re)assembled through conflict. Through systematic remote-sensed archaeological survey using diachronic imagery in Kandahar, Afghanistan, this work expands archaeological understanding of an under-surveyed region while exploring the impact of the region’s expansive military infrastructural footprint on cultural heritage. Further, this research considers the long history of landscapes of control and successive military occupations. Remote survey allows for continued generation of archaeological data during conflict, thereby enabling more thorough heritage management. Finally, this survey demonstrates that, although remote aerial technologies have been criticized as tools of violence, surveillance and control, satellite imagery can be used analytically to generate new understandings of and challenges to military infrastructural reach.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,246 · 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