A re-examination of the age-at-death distribution of Indian Knoll
Notice bibliographique
Résumé
Introduction A majority of prior paleodemographic studies have focused on the estimation of population structure utilizing individual age range estimates derived from a variety of age indicators and compiled into a life table (Johnston and Snow 1961; Weiss 1973; Mensforth 1990). General population parameters from the life table are then compared among populations or with model mortality schedules (e.g., Coale and Demeny 1966). Recent research has demonstrated that age-at-death distributions derived from these types of age estimation method are biased as a result of an a priori assumption equating the age-at-death distributions of the reference and skeletal samples (Bocquet-Appel and Masset 1982, 1996; Konigsberg and Frankenberg 1992, 1994). In this chapter, we will provide a case study based on an extension of the statistical methods detailed in Konigsberg and Herrmann (Chapter 11, this volume) using pelvic age indicator data from the large Archaic skeletal sample from Indian Knoll (15Oh2), Kentucky. This well-preserved skeletal series offers a unique opportunity to test these new methods. We compare the age-at-death distribution derived from this new approach with mortality data collected by several researchers from the Indian Knoll series. Our comparison illustrates differences between the earlier techniques, specifically life table based analyses, and our new method, which utilizes modeled hazard parameters and unbiased age estimates. Indian Knoll history The Indian Knoll skeletal series represents over 1100 individuals. The burial sample is one of the largest North American hunter–gatherer skeletal collections from a single 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».