Boreal Bias: A Critique of CRM Testing Methodologies in Alberta’s Boreal Forest
Notice bibliographique
Résumé
This project, conducted in partnership with Ermineskin Cree Nation through the Ermineskin Industrial Relations Department (EIRD), was undertaken to address biases present in Alberta Culture Resource Management (CRM) archaeology that skew the data and perpetuate the conception that boreal archaeological sites are generally small and ephemeral. A comprehensive analysis of archaeological sites in the study area identified site clusters – where two or more archaeological sites have been identified within 100m of each other – to determine whether these previously identified sites are isolated with clearly defined boundaries, or if they could be connected as part of a larger site area. To this end, subsurface testing was conducted on the untested terrain between the previously identified site boundaries (FgPw-37, FgPw-41, and FgPw-43) within site cluster FID1127. The site cluster is located on a large parabolic sand dune near the contemporary Tidewater Gas Plant in the foothills of west-central Alberta. The testing was designed to ascertain whether current CRM methodologies adequately identify cultural material and accurately reflect the special extent of known sites. Identification of cultural material between these known sites supports the theory that current CRM practices in the Alberta boreal forest are missing key archaeological material, and as a result, breaking up larger habitation areas into what appear to be small ephemeral sites. This is not an accurate reflection of past lifeways in this region. Because industrial expansion in the boreal forest shows no evidence of slowing down and archaeological material is not a renewable resource, CRM methodologies and regulations must be continually tested and updated. Failure to do so compromises archaeological resources and contributes to the erasure of Indigenous history in Alberta.
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 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 | 0,288 | 0,365 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».