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Enregistrement W4416867979 · doi:10.14237/ebl.16.2.2025.1913

Archaeofaunal Remains, Geography, and the Investigation of Cultural Keystone Places

2025· article· W4416867979 sur OpenAlexaffabout
Steve Wolverton, Jonathan Dombrosky, Chelsey Geralda Armstrong, Susan C. Ryan

Notice bibliographique

RevueEthnobiology Letters · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchaeological recordIndigenousCanyonDeep timeExcavationRock artSampling (signal processing)Artifact (error)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cultural Keystone Places (CKPs) are areas on the landscape crucial to individual and group identities, especially descendant communities. As such, they are often significant components of Indigenous land claims and cultural continuity. CKPs commonly have deep temporal roots and unclear spatial boundaries, and archaeological investigation is often relied upon to define them. However, relying on archaeological prospection and data to define a CKP can be problematic. The discovery of archaeological material and, by extension, a CKP is a probabilistic endeavor, often constrained by preservation conditions and sampling strategies. While many archaeologists understand that the material record will always be incomplete and that the absence of archaeological materials does not indicate the absence of a CKP, this view is juxtaposed with comparatively simple legal or regulatory understandings of CKPs as areas exclusively defined by either the presence or absence of archaeological materials in places such as British Columbia, Canada, which we discuss in this paper. To frame that discussion, we turn to the archaeological record from a different region; we use a large multisite database from southwestern Colorado—created and curated by the Crow Canyon Archaeological Center—to illustrate the variability in the quality of the archaeological record across the landscape. By modeling the fragmentation and sample size of animal remains, we demonstrate how even systematically collected archaeological data can still lead to knowledge gaps, potentially resulting in a false negative for the presence of a CKP. We therefore urge regulatory agencies to more thoroughly consider the sampling strategies and preservation conditions of remains related to the investigation of CKPs and to highlight the value of using robust archaeological databases to support Indigenous land rights and the identification and protection of CKPs.

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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,023
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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