Confronting Archaeology’s “Gray Zones”
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Drinking culture. What happens in the field. It was just a joke. Don’t rock the boat. Archaeology staggers under the weight of its many “gray zones,” contexts of disciplinary culture where boundaries, relationships, ethical responsibilities, and expectations of behavior are rendered “blurry.” Gray zones rely on an ethos of silence and tacit cooperation rooted in structures of white supremacy, colonialism, heteropatriarchy, and ableism. In the gray zone, subtle and overt forms of abuse become coded as normal, inevitable, impossible, or the unfortunate cost of entry to the discipline. Drawing on narrative survey responses and interviews collected by the Working Group on Equity and Diversity in Canadian Archaeology in 2019 and 2020, we examine the concept of the gray zone in three intersecting contexts: the field, archaeology’s drinking culture, and relationships. The work of making archaeology more equitable relies on our ability to confront gray zones directly and collectively. We offer several practical recommendations while recognizing that bureaucratic solutions alone will not be sufficient. Change will require a shift in archaeological culture—a collective project that pulls gray zones into the open and prioritizes principles of care.
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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 | 0,026 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,108 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».