Integrating Remote Sensing and Indigenous Archaeology to Locate Unmarked Graves
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 Archaeologists have long been called on to use geophysical techniques to locate unmarked graves in both archaeological and forensic contexts. Although these techniques—primarily ground-penetrating radar (GPR)—have demonstrated efficacy in this application, there are fewer examples of studies driven by Indigenous community needs. In North America, the location of ancestors and burial grounds is a priority for most Indigenous communities. We argue that when these Indigenous voices are equitably included in research design, the practice of remote sensing changes and more meaningful collaborations ensue. Drawing on Indigenous archaeology and heart-centered practices, we argue that remote-sensing survey methodologies, and the subsequent narratives produced, need to change. These approaches change both researchers’ and Indigenous communities’ relationships to the work and allow for the inclusion of Indigenous Knowledge (IK) in interpretation. In this article, we discuss this underexplored research trajectory, explain how it relates to modern GPR surveys for unmarked graves, and present the results from a survey conducted at the request of the Chipewyan Prairie First Nation. Although local in nature, we discuss potential benefits and challenges of Indigenous remote sensing collaborations, and we engage larger conversations happening in Indigenous communities around the ways these methods can contribute to reconciliation and decolonization.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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