Sensing houses: New investigations of ground-penetrating radar at Tsimshian Village sites on the northern northwest coast
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.
Notice bibliographique
Résumé
Archaeologists have embraced GPR as a powerful tool for exploring subsurface spatial patterns in the archaeological record without excavation. Yet, remote sensing technologies have not been widely applied on the Northwest Coast of North America, largely because the most common anthropogenic site matrix is the heterogenous shell-bearing site (shell midden). The Prince Rupert Harbour (PRH) region (Figure 1), home of the Coast Tsimshian is an example of this geophysical challenge. It has been systematically mapped for over five decades, creating a large inventory of massive shell terraced villages at which geophysical surveys have not been widely employed. The Tsimshian have inhabited PRH for millennia, building monumental winter villages that are represented in the archaeological record and detailed Indigenous oral histories. The Tsimshian had a highly specialized yet diverse marine economy, a keystone resource was shellfish, which resulted in village sites engineered with shell matrices through recurrent deposition from food consumption, but also as a result of massive short-term terracing projects. In this paper, we describe our initial efforts to resolve architectural patterns in this complex archaeological and environmental context and compare the radar results to magnetic gradiometry and low impact ground-truthing results, including sediment coring and mapping of erosion faces. We also discuss the challenges, potential benefits, limitations and efficacy of developing a GPR-based feature confidence index to predict the identity of subsurface archaeological features from geophysical signals in such complex subsurface components. Finally, we consider the utility of GPR as a tool for community heritage management.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle