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Enregistrement W4297901711 · doi:10.1002/oa.3163

Considering passenger pigeon abundance and distribution in the Late Woodland zooarchaeological record of southern Ontario, Canada

2022· article· en· W4297901711 sur OpenAlexaffabout
Trevor J. Orchard, Suzanne Needs‐Howarth, Alicia L. Hawkins, Louis Lesage, Eric Guiry, Thomas C.A. Royle

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Osteoarchaeology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityOccupational Cancer Research CentreSGS (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWoodlandZooarchaeologyGeographyAbundance (ecology)ArchaeologyDistribution (mathematics)Historical recordEcologyBiologyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The passenger pigeon (Ectopistes migratorius) was once the most abundant bird species in North America. Flocks of these birds witnessed in the early 19th century were so vast that they were said to darken the sky for days as they passed. Early syntheses of passenger pigeon remains in archaeological contexts in the eastern United States, in contrast, found them to be relatively rare in relation to other fowl, leading to the suggestion that the colonial‐era hyper‐abundance of passenger pigeons was a post‐European‐contact phenomenon resulting from contact‐induced demographic and ecological changes. In this paper, we provide new insights into passenger pigeon historical ecology through a synthesis and GIS‐based analysis of zooarchaeological data on skeletal remains from 157 Late Woodland (ca. 900–1650 CE) sites in Ontario, Canada. Our results reveal that passenger pigeon bones are common, and often abundant, in Late Woodland archaeological assemblages in Ontario, which speaks to the species' importance to Indigenous peoples in the region. However, the relative abundance of passenger pigeon remains varies over time, suggesting longer‐term trends in their availability and/or in hunting patterns.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,093

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
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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