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Enregistrement W4414214500 · doi:10.1017/aaq.2024.81

Confronting Archaeology’s “Gray Zones”

2025· article· en· W4414214500 sur OpenAlexafffundabout
Patricia G. Markert, Lisa Hodgetts, Marie‐Pier Cantin, Solène Mallet Gauthier, Natasha Lyons, Kisha Supernant, John R. Welch, Adrianna N. Wiley, Joshua Dent

Notice bibliographique

RevueAmerican Antiquity · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Cultural Archaeology Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoSimon Fraser UniversityUniversity of AlbertaWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaSimon Fraser University
Mots-clésGray (unit)EthosDisciplineBureaucracySilenceExcavationNarrative

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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