Neolithic cod (<i>Gadus morhua</i>) and herring (<i>Clupea harengus</i>) fisheries in the Baltic Sea, in the light of fine-mesh sieving: a comparative study of subfossil fishbone from the late Stone Age sites at Ajvide, Gotland, Sweden and Jettböle, Åland, Finland
Notice bibliographique
Résumé
During the Late Stone Age, the sites of Ajvide and Jettböle were located on the seashore but in quite different marine environments. Ajvide on Gotland had direct access to the open sea of the central Baltic, while Jettböle in the Åland archipelago was surrounded by islands and skerries in the northern part of the Baltic Sea. Continuous excavations at Ajvide revealed large amounts of Cod (Gadus morhua) while herring (Clupea harengus) was found in small numbers. At Jettböle, as well, cod bones have been observed in large numbers while the skeletal remains of herring were few. In this study, soil samples of fishbone materials from Ajvide and Jettböle were sieved through screens of different mesh-sizes and then osteologically analysed. The finer screens aided the recovery of small herring bones that usually are lost when sieving through a common standard mesh-size of 4 mm. The results of the study confirmed the importance of fine-mesh sieving for the retrieval of the fishbone materials. Additionally, the achieved osteometric data indicated a difference in cod and herring size between the sites. Other factors that form our base for the understanding of Neolithic fishing strategies are: a general knowledge of the behaviour of the retrieved fish species, a reconstruction of the ancient marine environment and the abundance of fish species at each site.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».