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Enregistrement W3095559587 · doi:10.6018/nav.436761

Nuevos datos de Etnoarqueología Zooarqueológica desde el oeste de Groenlandia.

2020· article· es· W3095559587 sur OpenAlexaboutno aff
Santiago David Domínguez Solera

Notice bibliographique

RevueNaveg mérica Revista electrónica editada por la Asociación Española de Americanistas · 2020
Typearticle
Languees
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyFishingGadusFisheryForestryFish <Actinopterygii>Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este trabajo presenta una serie de datos obtenidos en el verano de 2017 sobre la caza y el procesado del caribú (Rangifer tarandus) y de la foca (Phocidae) y la pesca del bacalao (Gadus morhua) en el área de Sisimiut (oeste de Groenlandia), por parte de cazadores y pescadores inuit. La información se recabó mediante entrevistas, observación directa de las actividades de caza y pesca, prospecciones y análisis tafonómicos de los restos óseos. Se constata el mantenimiento de conceptos tradicionales de caza, carnicería, transporte, reparto y consumo aún presentes entre los actuales groenlandeses y usos culturales diferentes entre áreas relativamente próximas. The present work contains several data obtained in the summer of 2017 about the hunting and processing of caribou (Rangifer tarandus) and seals (Phocidae) and the fishing of cod (Gadus morhua) in the Sisimiut area (West Greenland) by Inuit hunters and fishers. Data were collected through interviews, direct observation of hunting and fishing activities, prospecting and taphonomic analysis of the skeletal remains. The maintenance of traditional concepts of hunting, butchery, transport, distribution and consumption are still present among current Greenlanders. Different cultural uses between relatively close areas are demonstrated.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,324 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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