Prehistoric Mortuary Practices and the Constitution of Social Relationships: Implications of the First Radiocarbon Dates from Maski on the Occupational History of a South India “Type Site”
Notice bibliographique
Résumé
In 1954, B K Thapar excavated the multicomponent site of Maski (Raichur District, Karnataka) to establish an archaeological sequence for the southern Deccan region of India. Thapar identified four major periods of occupation, now known as the Neolithic (3000–1200 BC), Iron Age (1200–300 BC), Early Historic (300 BC to AD 500), and the Medieval periods (AD 500–1600). Renewed research at the site by the Maski Archaeological Research Project (F.1/8/2009-EE) has investigated the development of social differences and inequalities in south Indian prehistory. This article reports the first ever radiocarbon assays from habitation and megalithic burial contexts in the vicinity of Maski. Accelerator mass spectrometry (AMS) dates of charcoal sampled from exposed occupational strata on Maski's Durgada Gudda hill and subsequent Bayesian analyses indicate that the site was extensively occupied during the 14th century AD, corroborating interpretations of numismatic and inscriptional materials. Associated artifacts with these 14C samples have significant implications for recognizing late Medieval period ceramics and occupation in the region. AMS assays of four charcoal samples from exposed megalithic burials just south of the Durgada Gudda hill, similar to those recognized by Thapar, indicate that burial practices commonly attributed to the Iron Age predate the period, and thus are not precise chronological markers. However, the results also suggest that megalithic burial practices became more labor intensive during the Iron Age, creating a cultural context for the generation of new forms of social affiliations and distinctions through differential participation in the production of commemorative places.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».