MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6931683670 · doi:10.5287/ora-yjzpbvvvg

Nuna Nalluyuituq/the land remembers: spatial technology, collaborative community engagement, and capacity building in Southwest Alaskan cultural landscapes

2023· dissertation· en· W6931683670 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOxford University Research Archive (ORA) (University of Oxford) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultural landscapeTundraVegetation (pathology)PeninsulaExcavationHuman geographyLandscape archaeologyColonialismLand useIndigenous

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For over a thousand years, the Yup’ik (pl. Yupiit) people have inhabited the vast subarctic wetland tundra of the Yukon-Kuskokwim (Y-K) Delta in southwest Alaska. Despite enduring dire challenges in the colonial era (c.19th century to present) — violence, disease, disenfranchisement, and forced relocations—- they have emerged more resolute and resilient than ever. Modern Yup’ik communities actively reclaim their culture in a number of ways, including working with outsiders: as exemplified by the Quinhagak Archaeological Project’s rescue excavation of the Nunalleq site, a 17th century ancestral village. This doctoral research project seeks to build upon the collaborative research relationship established in Quinhagak, a village of 700 Yupiit on the Bering Sea, by looking beyond the Nunalleq site to the wider cultural landscape— how can spatial technology be used in close collaboration with local communities to protect cultural landscape heritage, and build capacity in the face of catastrophic climate change? In places like Quinhagak, multiple strands of evidence are available for investigation. Yup’ik oral history provides a rich source of traditional knowledge about the cultural landscape. Furthermore, unrecorded archaeological features are hard to detect unaided, but their presence is revealed through subtle indirect clues in the landscape, like vegetation differences. Thus, through ancestral memory and the natural environment, the land remembers the activities of its past inhabitants. In this thesis by papers, five peer-reviewed articles are presented. Article 1 demonstrates the value of Yup’ik oral tradition for characterising cultural landscapes. It also suggests that vegetation signatures associated with archaeological sites can be detected with remotely-sensed multispectral imagery. Article 2 is a spatial analysis of known cultural sites around Quinhagak, illustrating the profound relationship between the community’s past and its two salmon-bearing rivers. Article 3 proves conclusively that archaeological sites can be easily detected though anomalous vegetation patterns in subarctic tundra, and highlights the advantages of imagery captured by Unpiloted Aerial Vehicles (UAV’s) versus satellite-derived ones— image quality, cost effectiveness, and data sovereignty. Article 4 further demonstrates the utility of UAV’s by showing how they can be used to measure erosion severity when used in conjunction with archival satellite imagery. Finally, Article 5 suggests that capacity may be built by automating the processing of spatial data in Google Earth Engine, a free cloud-based remote sensing client. This will saves users dozens of steps, and will facilitate the training of local cultural professionals to tackle the climate crisis and threats to heritage in the Y-K Delta.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,010
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOxford University Research Archive (ORA) (University of Oxford)Même sujetPrenatal Screening and DiagnosticsTravaux en français237 207