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Enregistrement W4393389902 · doi:10.1017/aaq.2024.7

Thematic Analysis of Indigenous Perspectives on Archaeology and Cultural Resource Management Industries

2024· article· en· W4393389902 sur OpenAlexafffundabout
Alec McLellan, Cora A. Woolsey

Notice bibliographique

RevueAmerican Antiquity · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Management and Preservation
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickTrent University
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésIndigenousThematic mapArchaeologyGeographyResource (disambiguation)HistoryAnthropologyEnvironmental resource managementSociologyCartographyComputer scienceEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article explores Indigenous perspectives on archaeology in Canada and the United States and the role of archaeologists in engaging with Indigenous communities. As part of our study, we interviewed Indigenous community members about their experiences in archaeology and their thoughts on the discipline. We analyzed each interview thematically to identify patterns of meaning across the dataset and to develop common themes in the interview transcripts. Based on the results of our analysis, we identified six themes in the data: (1) Euro-colonialism damaged and interrupted Indigenous history, and archaeology offers Indigenous community members an opportunity to reconnect with their past; (2) archaeological practices restrict access of Indigenous community members to archaeological information and archaeological materials; (3) cultural resource management (CRM) is outpacing the capacity of Indigenous communities to engage meaningfully with archaeologists; (4) the codification of archaeology through standards, guidelines, and technical report writing limits the goals of the discipline; (5) archaeological methods are inconsistent and based on individual, or company-wide, funding and decision-making; and (6) archaeological software offers a new opportunity for Indigenous communities and archaeologists to collaborate on projects.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,223 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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