Book review of "Maritime Heritage in Crisis: Indigenous landscapes and global ecological breakdown" by Richard M. Hutchings. New York, Routledge, 2017. ISBN: 978-1-62958-8
Notice bibliographique
Résumé
[Extract] Reading the preface of Richard M. Hutching's provocative Maritime Heritage in Crisis, I found myself agreeing with the prominent archaeology professor who argued that archaeologies' colonialist agenda, driven by capitalism and producing elitist, racist and pro-development narratives, is "old news" (xii–xiii). However, by the conclusion of the book, Hutchings had convinced me that this "head in the sand" attitude is no longer sustainable. Archaeologists and resource managers model themselves as experts", "saviors" and "specialists", yet hide behind these roles like the pianists on RMS Titanic – part of the problem yet blind to the fact. For decades, archaeology and cultural resource management (CRM) have been complicit in the destruction of Indigenous heritage in colonial states like Canada and America – the settings for this volume. Yet, as argued by Hutchings in his frank, first person voice, this destruction is as inherent today, to the point that he describes it as a type of "violence" (96). Through controlling heritage, archaeology and CRM dominate the production of knowledge about Indigenous pasts, and so control these people (101).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,027 |
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 ».