Saying what we mean, meaning what we say: Managing miscommunication in archaeological prospection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In North America, archaeological prospection has recently undergone a surge in popularity, resulting in higher visibility for both scientific and fringe narratives. This has been partially due to increasingly sensationalized media articles that promote the use of technology to locate overgrown and subsurface features in the landscape. The heightened profile of the field and increasingly sensitive contexts in which it is applied (e.g., locating potential unmarked graves) has expanded the discipline beyond its usual settings where typical archaeological prospection rhetoric and narratives are applied. In this paper, we explore how the presentation of archaeological prospection can impact descendant communities and their burial and cultural spaces. We identify rhetoric, discourse and narrative as key considerations that have resulted in the twisting of interpretations to support fringe narratives. We present two case studies: (1) denialism surrounding unmarked graves at former Indian Residential Schools and (2) the reinterpretation of Indigenous spaces by Graham Hancock's Ancient Apocalypse. We draw upon these seemingly disparate examples as evidence that ambiguity in scholarly communication and ‘certainty’ in fringe communication can both be used to the detriment of Indigenous and other descendant communities in various ways that we term pseudoarchaeological colonialism. Finally, we recommend strategies on how to disseminate results in non‐harmful ways and confront the wrongful usage of archaeological prospection.
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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 | 0,059 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,038 |
| Communication savante | 0,024 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».