Testing Area‐Scale Fractal Complexity (A<scp>sfc</scp>) and Laser Scanning Confocal Microscopy (LSCM) to Document and Discriminate Microwear on Experimental Quartzite Scrapers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Few microwear studies have been conducted on tools made from quartzite. Most rely on visual observation of microwear features using optical light microscopes and scanning electron microscopes. Quantification of microwear on quartzite tools is extremely rare, even though numerous methods to mathematically document surface roughness have been applied to other silicate tools. In this paper, laser scanning confocal microscopy (LSCM) was used to document surface roughness on four experimental scrapers made from two different subtypes of Mistassini quartzite that were used on either fresh or dry deer hide. Surface roughness data were analysed using area‐scale fractal complexity (Asfc). The results of this test case indicate that Asfc can effectively discriminate between the unused and used regions on the quartzite tools based on surface roughness, and that it can also discriminate between surface roughness produced by working dry versus fresh hides. Differences in the subtypes of Mistassini quartzite did affect surface roughness, but not significantly enough to prevent discrimination of the dry and fresh hide‐working tools. Although the use of the Asfc parameter for lithic microwear analysis requires further testing, these first results suggest it could be a reliable technique to mathematically document and discriminate wear patterns on archaeological quartzite tools.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle