Digging Deep: Place-Based Variation in Late Pre-Contact Mā‘ohi Agricultural Systems, Society Islands
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the social and ecological contexts of past agricultural systems in complex societies requires expansive and nuanced data sets that recognize the role of all players in the production system. Such data sets are not often available and thus, there is a tendency to generalize across polities and ecosystems and to homogenize place- and time-specific variation. Here, we bring together ethnohistoric, ethnographic, and archaeological data to explore Mā‘ohi commoner and elite involvement in the production systems of the Society Islands at the time of European contact (AD 1767). We focus our analysis on the archaeological records of five polities located in four different watersheds on the islands of Mo‘orea and Ra‘iātea. We divide the polities into those that are elite- vs. commoner-centric and those that are located in productive versus marginal agricultural landscapes. We find that elites have a greater presence and closer association with agricultural production in productive ecological settings than in the more marginal ones. Although the archaeological expression of the agricultural systems look superficially the same in all contexts, maintaining productivity in the marginal contexts would have required different knowledge and more effort on the part of the Mā‘ohi farmer than in the more productive settings. In contrast to previous summaries of Mā‘ohi agriculture that focus on elite control and seasonal shortages, we highlight the place-based knowledge of Mā‘ohi commoners that was foundational to the centuries-old production systems that provisioned both the elite and commoners alike.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».