Notice bibliographique
Résumé
Introduction One of the goals of modern archeology is to understand how past communities interacted spatially, economically, and socially with their biophysical environment (Butzer, 1982). To this end, archeologists have developed strong links with zoologists, botanists and geologists to provide information on the environment of past societies and to help understand the complex relationships between culture and environment. This chapter reviews the role of diatom analysis in such studies, and discusses how the technique can be applied at a range of spatial and temporal scales to place archeological material in its broader site, landscape and cultural context. In particular, we examine applications to the provenancing of individual archeological artefacts, the analysis of archeological sediments and processes of site formation, the reconstruction of local site environments, and the identification of regional environmental processes affecting site location and the function of site networks. We have chosen a small number of examples that best illustrate these applications; other case studies directly motivated by archeological problems may be found in recent reviews by Battarbee (1988), Mannion (1987) and Miller and Florin (1989), while diatom-based studies of past changes in sea level, climate, land-use, and water quality that are also relevant to archeological investigation are reviewed elsewhere in this volume (e.g., Bradbury; Cooper; Denys & de Wolf; Fritz et al.; Hall & Smol). Analysis of archeological artefacts The direct application of diatom analysis to archeological artefacts is best represented in the field of pottery sourcing and typology.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».