Virtual cultural landscapes: Geospatial visualizations of past environments
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
Abstract Recent advances in spatial and remote sensing technology have led to new methods in archaeological site identification and reconstruction, allowing archaeologists to investigate landscapes and sites on multiple scales. These remotely conducted surveys create virtual cultural landscapes and seascapes that archaeologists and the public interact with and experience, often better than traditional maps. Our study examines landscape reconstruction and archaeological site classifications from a phenomenological and human behavioural ecology (HBE) perspective. HBE aims to reconstruct how humans interacted with these places as part of their active and passive decision making. Through temporal reconstructions, archaeologists and others can experience and interpret past landscapes and subtle changes in cultural land‐ and seascapes. Here, we evaluate the use of remotely sensed data (lidar, satellite imagery, sonar, radar, etc.) for developing virtual cultural landscapes while also incorporating Indigenous perspectives. Our study compares two vastly different landscapes and perspectives: a seascape in coastal Alaska, USA, and a neotropical jungle in Belize, Central America. By incorporating ethnographic accounts, oral histories, Indigenous traditional knowledge and community engagement, archaeologists can develop new tools to understand decisions made in the past, especially pertaining to settlement selection and resource procurement. These virtual reconstructions become cognitive images of a possible place that the observer experiences. Virtual cultural landscapes allow archaeologists to reproduce landscapes that may otherwise be invisible and present them to different publics. These processes elucidate how landscapes changed over time based on human behaviours while simultaneously allowing archaeologists to engage with Indigenous communities and the public in the protection of prehistoric and historic sites and sacred spaces through cultural 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle