What Do Indigenous People Have to Tell Us about the Cultural Landscapes They Have Created?
Notice bibliographique
Résumé
What do Indigenous peoples have to tell us about the cultural landscapes they have created by their Indigenous knowledge. Human land-use changes impact physical and biological processes at different scales, creating a legacy of cultural footprints on the landscape. Indigenous populations have occupied the Americas for at least the last 30,000 years. They have adapted to an environment that had previously not been occupied by humans. Indigenous populations were seen by European colonizers in the 1400s as inferior people with no written language, primarily stone tools, and a different spiritual system and were therefore seen as having no sophisticated culture compared with the colonists’ European culture. Further European epidemic diseases caused major decreases in Indigenous populations and major destruction of their culture. This cultural destruction has continued into the twenty-first century. Indigenous peoples, however, had their own well-developed cultures that had created a large number of domesticated plants and had developed complex agricultural systems that supported large populations and increasingly sophisticated land-use and culture. This was all cut short by the arrival of European colonizers who could not recognize a culture different from their own. Today, we have started to understand the similarities and differences between the culture of science and that of Indigenous knowledge, which resulted from the development of both in isolation of the other. This book’s objective is to consider how Indigenous populations have lived and managed the American landscape. They have left a footprint that is a combination of their empirical knowledge and their spiritual culture.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,020 |
| Communication savante | 0,008 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».