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>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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 M alawi. Both techniques upheld the P rovenance P ostulate; 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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle