Predictive Site Location
Predictive site location modeling uses machine learning algorithms (particularly maximum entropy models) to predict the probability of archaeological site occurrence across a landscape based on environmental and spatial variables. Developed for ecology but adapted for archaeology, predictive modeling identifies areas with high archaeological potential, guiding survey strategies and resource management.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- Phillips, S. J., Anderson, R. P., & Schapire, R. E. (2006). Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling, 190(3-4), 231-259. · DOI 10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026
- Verhagen, P., & Whitley, T. W. (2012). Predictive modelling for archaeological resource management. Journal of Archaeological Science, 39(5), 1066-1077. · URL
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.