Determining magnetic susceptibility of ancient and modern potsherds using a fast, cheap, and portable probe
Notice bibliographique
Résumé
Archaeometry is the application of scientific techniques to archaeology. The general perception is that it consists of the use of a number of geophysical techniques that were originally developed to explore for mineral deposits in order to delineate anthropological remains in the subsurface without disturbing them. Such techniques include resistivity tomography (e.g., Saey et al., 2012; Glover, 2010; Papadopoulos et al., 2006), proton-spin magnetometry (e.g., Büyüksaraça et al., 2006), ground-penetrating radar (e.g., Dabas et al., 2000; Neubauer et al., 2002), and electromagnetic measurements (e.g., Bigman, 2012). The perception has been fed by television series such as the Time Team, and now many university-based geophysicists spend at least some of their time applying their techniques to archaeological remains. However, these techniques are only one part of archaeometry, which also covers the use of physical and chemical methods to understand how archaeological remains were made and used (e.g., Lima et al., 2012; Cagno et al., 2010) as well as their composition (e.g., Wei, 2012), dating (e.g., Aitken, 1999) and provenance (e.g., Tochilin et al., 2012; Pensabene et al., 2012; Thulman, 2012). In this paper, we consider how the application of a simple magnetic susceptibility measurement may be used to discriminate between potsherds from different sources as well as showing that some aspect of the manufacture or use of the pots leads to the inner and outer surfaces having statistically different magnetic susceptibilities.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».