Ochre fingerprints: Distinguishing among <scp>M</scp>alawian mineral pigment sources with <scp>H</scp>omogenized <scp>O</scp>chre <scp>C</scp>hip <scp>LA–ICPMS</scp>
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we compared the effectiveness of instrumental neutron activation analysis (INAA) of bulk ochre to laser ablation‐inductively coupled plasma mass spectrometry of homogenized ochre chips (HOC LA–ICPMS) at distinguishing among three ochre sources in northern Malawi. Both techniques upheld the Provenance Postulate; however, HOC LA–ICPMS required less sample material than INAA and facilitated fast, inexpensive replicate observations that allowed for more robust statistical analysis. Our results indicated that HOC LA–ICPMS is a maturing technique that will be a valuable option for analysing artefacts that require minimally destructive sampling but are too large to fit into the laser cell for direct ablation. With regard to the statistical procedures used, stepwise canonical discriminant analysis was demonstrated to be a highly effective method for distinguishing among ochre sources, even in the presence of significant intra‐source and intra‐sample heterogeneity. Continued development of the HOC sample preparation technique will expand the range of archaeological ochre artefacts that can be included in provenance studies and prevent bias towards artefacts of convenient‐to‐analyse dimensions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».