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Enregistrement W3165561457 · doi:10.1017/aap.2021.7

The Importance of Minimally Invasive Remote Sensing Methods in Huron-Wendat Archaeology

2021· article· en· W3165561457 sur OpenAlexaffabout
Gary Warrick, Bonnie Glencross, Louis Lesage

Notice bibliographique

RevueAdvances in Archaeological Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcavationArchaeologyDisturbance (geology)MountGeographyGeologyPaleontologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Huron-Wendat have had their ancestors’ villages and burial sites investigated archaeologically for over 170 years. Past and ongoing land disturbance and invasive archaeological excavation have erased dozens of Huron-Wendat village sites in Ontario, hindering Huron-Wendat duty to care for their ancestors. Consequently, over the last 20 years, in addition to large-scale repatriation of ancestral remains, the Huron-Wendat have requested that archaeologists make every effort to avoid any further excavation of ancestral sites. This poses a new challenge for archaeologists about how to learn about the Huron-Wendat past with minimal disturbance to ancestral sites. Honoring the cultural responsibilities of the Huron-Wendat, the authors have employed minimally invasive remote sensing methods of investigation on Ahatsistari, a forested early seventeenth-century Huron-Wendat village site in Simcoe County, Ontario. Remote sensing methods (e.g., magnetic susceptibility survey, high-resolution soil chemistry sampling, and metal detector survey) have revealed village limits and the possible location and orientation of longhouses, providing essential information in support of the Huron-Wendat imperative to find, assess, and preserve as many of their archaeological sites as possible. This is to protect the ancestors, learn from the ancestors, and preserve ancestral sites and related landscapes for future generations.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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