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Enregistrement W4234043026 · doi:10.24124/2017/54738

Babine wood-stake fish weirs in an eleven kilometer stretch of the Babine River and Nilkitkwa Lake, north central British Columbia

2017· dissertation· en· W4234043026 sur OpenAlexaffabout
Michael Kantakis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArchaeology and Natural History
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeirExtant taxonFish <Actinopterygii>GeographyIndigenousHydrology (agriculture)WatershedFisheryArchaeologyGeologyEcologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In north central British Columbia, the Lake Babine Nation used wood stake fish weirs for many centuries.Weirs facilitated the reliable capture of sufficiently large numbers of salmon (Onchorynchus spp.) to enable the Babine and other Indigenous groups in the area to support significantly larger and more sedentary populations than would otherwise have been possible.Little research has been carried out on similar weirs in the adjacent Fraser watershed, but no archaeological research has been conducted on the Babine weirs until recently.This thesis begins to fill this gap.The present study begins with a survey of the global scholarly literature on riverine and lake wooden fish weirs to ascertain the factors that must have constrained weir design, construction, and management in Babine territory.Environmental factors and other criteria are important to understanding how and why weirs were used in the study area, and why they were so successful prior to their forced removal in 1906.An example of extant remains of a weir on the Babine River is discussed, and information from historic and oral historic sources is provided to develop a better understanding of the Babine weirs, and how they relate to the development of social complexity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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