Sensing houses: New investigations of ground-penetrating radar at Tsimshian Village sites on the northern northwest coast
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».