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Enregistrement W2414564212 · doi:10.1073/pnas.1522714113

Ancient crops provide first archaeological signature of the westward Austronesian expansion

2016· article· en· W2414564212 sur OpenAlexaff
Alison Crowther, Leilani Lucas, Richard Helm, Mark Horton, Ceri Shipton, Henry T. Wright, Sarah Walshaw, Matthew Pawlowicz, Chantal Radimilahy, Katerina Douka, Llorenç Picornell-Gelabert, Dorian Q. Fuller, Nicole Boivin

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePacific and Southeast Asian Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UKTanzania Commission for Science and TechnologyEuropean Research CouncilBritish AcademyNational Science Foundation
Mots-clésArchaeologySignature (topology)GeographyAustronesian languagesAncient historyGeologyHistoryLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Austronesian settlement of the remote island of Madagascar remains one of the great puzzles of Indo-Pacific prehistory. Although linguistic, ethnographic, and genetic evidence points clearly to a colonization of Madagascar by Austronesian language-speaking people from Island Southeast Asia, decades of archaeological research have failed to locate evidence for a Southeast Asian signature in the island's early material record. Here, we present new archaeobotanical data that show that Southeast Asian settlers brought Asian crops with them when they settled in Africa. These crops provide the first, to our knowledge, reliable archaeological window into the Southeast Asian colonization of Madagascar. They additionally suggest that initial Southeast Asian settlement in Africa was not limited to Madagascar, but also extended to the Comoros. Archaeobotanical data may support a model of indirect Austronesian colonization of Madagascar from the Comoros and/or elsewhere in eastern Africa.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeObservationnel
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

Citations283
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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