Archaeologies of Climate Change: Perceptions and Prospects
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is the biggest challenge facing humanity today, and discussions of its effects—from habitat loss to psychological impacts—can be found in most academic disciplines. Among the many casualties of contemporary climatic change is the archaeological heritage of Arctic and subarctic regions, as warming, erratic weather patterns, coastal erosion, and melting permafrost threaten the anthropogenic and ecological records found in northern environments. Archaeology is uniquely positioned to provide long-term perspectives on human responses to climatic shifts, and to inform on the current debate. In addition, the practice of archaeological research and assimilation of archaeological heritage into contemporary society can also address or even mitigate some of the sociocultural impacts of climate change. Focusing on the Yup’ik communities and critically endangered archaeology of the Yukon–Kuskokwim (Y–K) Delta, Alaska, here we argue community archaeology can provide new contexts for encountering and documenting the past, and through this, reinforce cultural engagement and shared cultural resilience. We emphasize the benefits of archaeological heritage and the practice of archaeology in mitigating some of the social and psychological impacts of global climate change for communities as well as individuals. We also propose that archaeology can have a role in reducing psychological distance of climate change, an acknowledged barrier that limits climate change action, mitigation, and adaptation, particularly in regions where the impacts of contemporary climate change have not yet been immediately felt.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,023 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».