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Enregistrement W1742544402 · doi:10.1017/s0033822200035967

Wiggle-Match Dating of Tree-Ring Sequences

2004· article· en· W1742544402 sur OpenAlexaff
Mariagrazia Galimberti, Christopher Bronk Ramsey, Sturt W. Manning

Notice bibliographique

RevueRadiocarbon · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilOak Ridge Associated Universities
Mots-clésRadiocarbon datingDendrochronologySeries (stratigraphy)CalibrationGeologyCalibration curveSequence (biology)Sampling (signal processing)VolcanoArchaeologyTree (set theory)Matching (statistics)PaleontologyMineralogyMathematicsComputer scienceStatisticsGeographyCombinatoricsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given the non-monotonic form of the radiocarbon calibration curve, the precision of single 14C dates on the calendar timescale will always be limited. One way around this limitation is through comparison of time-series, which should exhibit the same irregular patterning as the calibration curve. This approach can be employed most directly in the case of wood samples with many years growth present (but not able to be dated by dendrochronology), where the tree-ring series of unknown date can be compared against the similarly constructed 14C calibration curve built from known-age wood. This process of curve-fitting has come to be called “wiggle-matching.” In this paper, we look at the requirements for getting good precision by this method: sequence length, sampling frequency, and measurement precision. We also look at 3 case studies: one a piece of wood which has been independently dendrochronologically dated, and two others of unknown age relating to archaeological activity at Silchester, UK (Roman) and Miletos, Anatolia (relating to the volcanic eruption at Thera).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations122
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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