MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390841210 · doi:10.1002/ppp3.10468

Orphan crops of archaeology‐based crop history research

2024· article· en· W4390841210 sur OpenAlexfundno aff
Daniel Fuks, Frijda Schmidt, Maite Iris García Collado, Margot Besseiche, Neal Payne, Giovanna Bosi, Charlène Bouchaud, Elisabetta Castiglioni, Vladimir Dabrowski, Suembikya Frumin, Dorian Q. Fuller, Roman Hovsepyan, Sureshkumar Muthukumaran, Leonor Peña‐Chocarro, Guillem Pérez Jordà, Jérôme Ros, Mauro Rottoli, Philippa Ryan, Robert N. Spengler, Chris J. Stevens, Soultana-Maria Valamoti, Ehud Weiss, Michelle Alexander, Muriel Gros‐Balthazard

Notice bibliographique

RevuePlants People Planet · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePacific and Southeast Asian Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeMinisterio de Ciencia e InnovaciónUniversity of CambridgeHezkuntza, Hizkuntza Politika Eta Kultura Saila, Eusko Jaurlaritza
Mots-clésAgricultural biodiversityRepresentativeness heuristicAgricultureAgroforestryContext (archaeology)BiodiversityCropGeographyPaleoethnobotanyBiologyEcologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Societal Impact Statement Agrobiodiversity is central to sustainable farming worldwide. Cultivation, conservation and reintroduction of diverse plant species, including ‘forgotten’ and ‘underutilized’ crops, contribute to global agrobiodiversity, living ecosystems and sustainable food production. Such efforts benefit from traditional and historical knowledge of crop plants' evolutionary and cultural trajectories. This review is a first attempt at systematically gauging species representativeness in studies of archaeological plant remains. Results indicate that, in addition to discipline‐specific methodological sources of bias, modern agricultural biases may replicate themselves in crop history research and influence understandings of ‘forgotten crops’. Recognizing these biases is an initial stride towards rectifying them and promoting agrobiodiversity in both research and practical applications. Summary So‐called ‘forgotten’ or ‘orphan’ crops are an important component of strategies aimed at preserving and promoting biodiversity. Knowledge of historical cultivation, usage, and geographic and evolutionary trajectories of plants, that is, crop history research, is important for the long‐term success of such efforts. However, research biases in the crops chosen for study may present hurdles. This review attempts to systematically identify patterns in crop species representativeness within archaeology‐based crop history research. A meta‐analysis and synthesis of archaeobotanical evidence (and lack thereof) is presented for 268 species known to have been cultivated for food prior to 1492 CE from the Mediterranean region to South Asia. We identified 39 genera with known crop plants in this geographical and historical context that are currently absent from its archaeobotanical record, constituting ‘orphan’ crops of archaeobotany. In addition, a worldwide synthesis of crop species studied using geometric morphometric, archaeogenetic and stable isotope analyses of archaeological plant remains is presented, and biases in the species represented in these disciplines are discussed. Both disciplinary methodological biases and economic agenda‐based biases affecting species representativeness in crop history research are apparent. This study also highlights the limited geographic diffusion of most crops and the potential for deeper historical perspectives on how crops become marginalized and ‘forgotten’.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations24
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePlants People PlanetMême sujetPacific and Southeast Asian StudiesTravaux en français237 207