Integrating remote datasets to identify precontact architecture and settlement patterns along the Wampu River system, Eastern Honduras
Notice bibliographique
Résumé
In our era of remote sensing archaeology and legacy datasets, multiple lines of evidence should be integrated to establish a large-scale view of threatened Indigenous landscapes. This study brings together several datasets derived from airborne lidar, satellite imagery, and pedestrian survey to present the first large-scale (>650 km2) synthesis of the settlement archaeology of the Wampu River system, a part of eastern Honduras with limited archaeological work. The purpose of this study is to: 1) connect pedestrian and airborne lidar surveys within the Wampu River system; 2) identify patterns in archaeological sites and architecture; 3) characterize the anthropogenic landscape of the region, and to suggest areas for future work in this understudied part of the Americas. Results include the identification of 72 archaeological sites, 55 of which were previously unreported, and the creation of a basic classificatory scheme for site organization. Other findings include the preliminary observations that water, topography, and seasonality likely structured settlement patterns, and that there are emerging patterns in site orientation. We also consider how eastern Honduras could contribute to broader discussions about tropical settlement patterns. Overall, this study demonstrates that eastern Honduras has the potential for future research identifying extensive settlements in the centuries before European arrival, thus contributing to a more complex understanding of the extent and diversity of Indigenous populations in the Americas.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».