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Enregistrement W4406246900 · doi:10.1017/laq.2024.29

Suitability Models of Ancient Maya Agriculture in the Upper Usumacinta River Basin of Mexico and Guatemala

2024· article· en· W4406246900 sur OpenAlexafffund
Grace Horseman, Shanti Morell‐Hart, Charles J. Golden, A. Scherer

Notice bibliographique

RevueLatin American Antiquity · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSoutheast Asian Sociopolitical Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesAlphawood FoundationMcMaster UniversityBrandeis UniversityBrown UniversityNational Science Foundation
Mots-clésMayaAgricultureGeographyStructural basinArchaeologyForestryAgroforestryGeologyEnvironmental sciencePaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent archaeological and remote sensing research in the Maya Lowlands has demonstrated evidence for extensive modification of the landscape in the forms of channeled fields and upland terraces. Scholars often assume these measures were taken primarily to intensify maize production; however, paleoethnobotany highlights a greater diversity of crops grown by the precolonial Maya. This study combines the growth requirements of 18 crops cultivated by ancient Maya farmers with lidar and other geospatial data in a suitability model that maps optimal areas for growth. These 18 crops cluster into five groups of crops with similar growth requirements. Across the study region, different groupings of crops had different suitability in and around different ancient Maya centers and agricultural features. This spatial variation in suitability reflects the heterogeneity of land resources and adaptations and contributes to existing conversations about economic and settlement organization in the study area. The results of this study serve as a foundation for future field studies and more complex spatial models.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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