Historical ecology of forest garden management in L <u>a</u> xyuubm Ts’msyen and beyond
Notice bibliographique
Résumé
Cultural land-use is an important driver of ecosystem change, influencing the composition of species across landscapes and through time. Recent research in northwestern North America has shown that historical Indigenous land-use and forest management has resulted in relict forest gardens dominated by edible fruit, nut, and berry producing trees and shrubs – many of which continue to grow adjacent to archaeological village sites today. Our research combines archaeological and ecological methods to better understand the historical ecology of seven forest gardens in the Pacific Northwest. Vascular plant communities at all sites are evaluated for distinctiveness using ANOSIM, NMDS, and indicator species analyses. We identify 15 forest garden indicator species, all of which are culturally significant edible fruit or root-bearing species. We then present the results of an intensive historical-ecological study of one site in Laxyuubm Gitselasu (Ts’msyen). Paleoethnobotanical data, soil and tree ring analyses, and radiocarbon dates show that forest management in the Gitsaex forest garden of Gitselasu pre-dates settler colonialism and shows that people likely modified soils and otherwise enhanced their immediate environment to increase the productivity of desired plant species. Given the importance of Indigenous peoples’ role in sustaining forested foodsheds, there is an ongoing and urgent need to support their revitalization and management and better understand the integrated cultural practices and ecological processes that result in these vast cultural landscapes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».