Starch contamination landscapes in field archaeology: Olduvai Gorge, Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
No agreement on what constitutes a safe and reproducible anticontamination protocol exists for ancient starch research. Protocols applied to laboratory work may represent ‘symptomatic treatment’ only, as contamination of archaeological materials in the field may be more extensive than realized. This paper is the first systematic study on the impact that modern starches from surface and buried soils, windborne dispersal, human motion, excavation techniques and toolkits, and field attire has on archaeological sample quality. The study area is Olduvai Gorge, Tanzania. We identify seven starch types (discrete granules, n = 788) that embody the starch contamination landscape for the region. This study also demonstrates the various diagenetic changes that buried starch granules undergo in a short time, such as cavitation, fissuring, disruption and gelatinization. There are significant differences in morphotype class representation between the topsoil starches and those collected deeper below ground at excavated sites. Diagenetically transformed granules from underground storage organs dominate in soils, while native starches from cereal endosperm (Panicoideae and Triticeae) abound above ground in airborne samples. Furthermore, we illustrate how lithic samples excavated under standard field conditions can be contaminated, and that when a sample is compromised during excavation, it may be impossible to distinguish between target and introduced starches, especially when granules are identical or morphologically similar. The paper provides field recommendations to control false positives.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».