Contributions de la géographie et de la modélisation prédictive à une étude de potentiel archéologique préhistorique en Gaspésie
Bibliographic record
Abstract
La Gaspésie, région péninsulaire à l'extrême est du Québec, possède un héritage archéologique préhistorique riche qui s'étend de 9 000 ans jusqu'à 450 ans avant aujourd'hui. L'archéologie a livré de nombreux sites préhistoriques dans la région, surtout dans le nord de la péninsule, un constat en partie attribuable à la présence de sources de matières premières lithiques, d'axes de circulation potentielles, mais aussi à la répartition spatiale inégale des efforts de recherche. L'étude du potentiel archéologique préhistorique gaspésien, c'est la première étape de la démarche archéologique, est donc nécessaire pour orienter les travaux futurs dans cette région. Trois secteurs représentatifs de la Gaspésie ont été étudiés pour développer une nouvelle approche d'étude de potentiel : Sainte-Anne-des-Monts, le lac Sainte-Anne et New Richmond. Ensemble, ces secteurs s'étirent au travers de la péninsule sur un axe nord-sud et correspondent à un possible axe de circulation préhistorique. L'évaluation du potentiel archéologique de ces aires d'étude dépend notamment de contexte géographique gaspésien. Celui-ci est complexe, particulièrement depuis la déglaciation qui a engendré une succession de transformations du paysage. Les variations du niveau marin relatif, le passage de la toundra à un milieu forestier et d'autres changements environnementaux ont conditionné la façon dont les populations préhistoriques se sont adaptées au territoire. L'étude de potentiel dépend également des connaissances archéologiques existantes pour la région, car elles conditionnent la sélection de variables environnementales représentatives des sites connus. À partir de la confrontation des données géographiques et archéologiques, nous avons proposé des schèmes d'établissement pour les périodes chronoculturelles de la préhistoire gaspésienne. Ces patrons informationnels permettent d'illustrer la façon dont les populations préhistoriques occupaient le territoire gaspésien. C'est en appliquant ces schèmes d'établissement dans un SIG (Système d'Information Géographique) qu'il est alors possible de modéliser l'occupation potentielle du territoire au cours des périodes de la préhistoire gaspésienne. Les résultats de la modélisation sont prometteurs car les sites archéologiques connus dans le secteur de Sainte-Anne-des-Monts correspondent aux secteurs à potentiel élevé proposés par la modélisation, bien qu'une validation géomorphologique de la modélisation soit nécessaire à une étape ultérieure. Les deux autres secteurs ne présentaient pas de sites archéologiques datés qui permettaient de valider la modélisation à ces endroits. L'outil proposé est d'autant plus intéressant qu'il permet d'étudier rapidement de vastes territoires au potentiel archéologique mal évalué, comme c'est le cas de la Gaspésie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".