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Enregistrement W4200616162 · doi:10.33134/ahead-1-4

People, Animals, Protected Places, and Archaeology: A Complex Collaboration in Belize

2021· book-chapter· en· W4200616162 sur OpenAlexaff
Meaghan M. Peuramaki‐Brown, Shawn G. Morton

Notice bibliographique

RevueHelsinki University Press eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensNorthwestern PolytechnicAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousMayaGeographyArchaeologyPoliticsWork (physics)WildlifeHistoryEthnologyEnvironmental planningPolitical scienceEngineeringEcologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors of this chapter direct the Stann Creek Regional Archaeology Project (SCRAP), featuring a multi-year, multi-site, multidisciplinary program of archaeological research along the south-eastern margins of the Maya Mountains, Stann Creek District, Belize. While we and our team members most frequently direct our academic efforts in an attempt to reconstruct and understand the complicated suite of developmental processes, experiences, and life histories of the inhabitants of this region more than 1000 years ago, this ancient past represents only one of the two dominant spatio-temporal and socio-political contexts with which we engage on a regular basis. In this chapter, we shift our focus to the interactions with present-day individuals, communities, and institutions that structure our archaeological work. For some perspective, we will discuss the history of the development of the Cockscomb Basin Wildlife Sanctuary and connected forest reserves—totaling some 1011 km2 of nominally ‘protected’ space—and ongoing co-management organization and use relationships with adjacent Indigenous Maya communities. We frame this development within the United Nations Declaration on the Rights of Indigenous Peoples, and supplement historical records with informally gathered impressions from local rights-holders and stakeholders, as well as through our own experiences and observations. We conclude by returning to the subject of our own operations within the region to highlight how SCRAP has attempted to learn from this history—particularly with respect to co-management and community engagement—and to propose areas for improvement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,172 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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