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Enregistrement W2584741676 · doi:10.1017/aaq.2016.16

NEW CRITERIA FOR THE ARCHAEOLOGICAL IDENTIFICATION OF BONE GREASE PROCESSING

2017· article· en· W2584741676 sur OpenAlexaff
Eugène Morin, Marie-Cécile Soulier

Notice bibliographique

RevueAmerican Antiquity · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePleistocene-Era Hominins and Archaeology
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquifinalityGreaseBone mealArchaeologyIdentification (biology)ChemistryBiologyMineralogyGeologyMaterials scienceGeographyComposite materialEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone grease processing is frequently used in archaeology to investigate human diet breadth because it constitutes a costly mode of lipid procurement. However, problems of equifinality often complicate the identification of this activity. This paper develops new criteria focused on morphology, the presence of micro-inclusions, and forms of damage that were derived from a bone grease rendering experiment that involved red deer(Cervus elaphus)long bones. Because they are poorly represented in a distinct experiment focused exclusively on marrow extraction, the criteria presented here appear to provide robust signatures of bone grease processing. A survey of the actualistic literature shows that certain bone processing activities, such as stewing and soup making, mostly involve coarse spongy fragments. Because these fragments are too large to be ingested, grease can be extracted from them only through heating or boiling. In contrast, bones ingested in bone meal or as flour necessitate pulverization. A high percentage of coarse fragments may therefore provide a proxy for cooking technology or, minimally, the use of fire, if other patterns are consistent with grease extraction. Given the evolutionary significance of these innovations, the criteria presented here may help to strengthen arguments about dietary shifts during the Paleolithic and later periods.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,004
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations52
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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