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Enregistrement W4393952142 · doi:10.1002/arco.5314

Pig and dog use in the pre‐contact Society Island Chiefdoms: integrated ethnohistoric, archaeological and use‐web analyses

2024· article· en· W4393952142 sur OpenAlexfundno aff
Jennifer G. Kahn

Notice bibliographique

RevueArchaeology in Oceania/Archæology & physical anthropology in Oceania · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePacific and Southeast Asian Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHakai Institute
Mots-clésChiefdomAnimal husbandryArchaeologyGeographyEthnologyEliteHistoryPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Pig and dog were highly valued animals in pre‐contact Polynesia. In this paper, I focus on pig and dog use in the resource rich, and hierarchically complex, pre‐contact Society Island chiefdoms. Utilizing ethnohistoric data and human‐centred use‐webs data, I provide a preliminary study of the diverse ways that pigs and dogs were used in pre‐contact Mā‘ohi life across 13 use categories. Ethnohistoric analyses indicate that pigs, and to some extent dogs, were intimately associated with elite ceremonial use, yet pigs were commonly associated with war and fertility rituals, while dogs were commonly associated with peacekeeping events. Preliminary comparison of pig and dog frequencies at eight excavated archaeological sites suggests pig bones far outnumber dog bones. There is also differential recovery of pig and dog bone in terms of site function and site status, with high status temples dating to the Centralization Phase having the highest incidence of both species. It is highly likely that the advent of the ‘Oro war cult led to intensified pig husbandry, given this animal's robust associations with ritual use, moral notions of chiefly power and cosmology. Why dog husbandry was less intensified in the Society Islands, and why this animal was perhaps accessed largely through long‐distance trade relationships, is an ongoing question.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,027
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeObservationnel
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'admission1
Résumé présentoui

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