Notice bibliographique
Résumé
In ancient Alaska, people allocated wood, bone, and oil for both fuel and non-fuel purposes, which required careful management. By examining these resources through the lens of human behavioral ecology (HBE) and the principle of least effort (PLE), we can understand fuel use—especially woody fuel use—from the standpoint of selectivity, wherein ancient people considered energetic output, handling costs, and state when choosing fuel sources. At any given site, some degree of firewood selectivity, ranging from complete indifference to marked discrimination, would have been most advantageous. Accordingly, ancient Alaskans at Cape Espenberg, Gerstle River, Hungry Fox, and Walakpa would have employed different fuel management strategies tailored according to their evolving needs. Results suggest that firewood indifference was more common, and that selectivity was advantageous only at longer-term occupations where fuel was abundant. Otherwise, proximity and handling costs trumped the benefits of taxon-specific selectivity, which is a strategy meant to confer desired combustion outcomes. Detecting when and where it was beneficial for ancient Alaskans to be selective grants insight into how they categorized fuel and adapted their fuel selection behaviors to fit particular circumstances. Moreover, the restrictions imposed by finite fuel availability have general implications for settlement patterns and mobility that may help trace ancient migration routes as hunter-gatherers leap-frogged from one fuel patch to another.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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) | 0,000 | 0,005 |
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 tête enseignante, 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 ».