Cultural Landscape Studies Help Match Cultural Resource Identification and Assessment Efforts to Undertaking Size and Complexity in the Section 106 Process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Section 106 of the National Historic Preservation Act requires US federal agencies and their applicants to consider historic properties affected by their proposed actions. Guided principally by architectural historians and archaeologists throughout the 1980s, Section 106 reviews focused on identifying discrete structures and sites and then evaluating them in terms of dominant society aesthetics, histories, and sciences. By the 1990s, Section 106 participation by consulting Tribes and other cultural resource stewards obliged federal agencies to address a broader spectrum of historic properties and values. Agencies soon began using cultural landscape studies and other research and consultation tools to “match” historic property identification and assessment processes to the scale and complexity of proposed undertakings. The Section 106 review for the SunZia interstate transmission line (2009–2024) shows that the federal government has yet to consistently meet mandates to identify and assess elements other than archaeological/architectural historic properties. Our surveys of historic preservation professionals and available cultural landscape studies underscore disconnections between practitioner preferences for and the federal agency conduct of cultural landscape studies. They also highlight standards to use in evaluating the adequacy of cultural landscape studies. We recommend six attributes as essential to all cultural landscape study designs, methods, and applications in the Section 106 process.
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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 | 0,023 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».