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Enregistrement W2606274887 · doi:10.1177/1359183517701301

Acoustic perceptions of vessel fitness in southern Africa

2017· article· en· W2606274887 sur OpenAlexaff
Kent D. Fowler, Örjan Sandred, Autumn Whiteway

Notice bibliographique

RevueJournal of Material Culture · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArchaeology and Rock Art Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMateriality (auditing)SoundscapeContext (archaeology)PerceptionCamouflageSound (geography)EthnographyZuluVisual artsHistoryArchaeologyAestheticsAcousticsLinguisticsArtPsychologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The acoustic properties of objects found in archaeological contexts have seen little attention because they are seldom found intact. Nevertheless, sound is quality of objects that is of tremendous significance during both their manufacture and use. In this article, the authors examine how the acoustic properties of ceramic vessels influence the perception of their fitness for use. Grounded in how sound cues correlate to visual, tactile and olfactory measures of vessel fitness in an ethnographic context, they focus on detecting perceptible sonic differences between damaged and undamaged vessels produced by Zulu and Swazi potters in southern Africa. The article demonstrates how sound is a key quality of vessel ‘strength’ that both potters and clientele use to gauge functional and social suitability. We show that studies of fabric characteristics, such as fissures and voids, in addition to fabric composition provide a means to infer the acoustic properties of archaeological pottery and evaluate the significance of sound in past valuations of vessel fitness. Archaeological discussions of materiality can explore how social valuations of vessel fitness are accessible through studies of the functional properties of ceramics that consider human sensory experience.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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