Debitage and Drones: Classifying and Characterising Neolithic Stone Tool Production in the Shetland Islands Using High Resolution Unmanned Aerial Vehicle Imagery
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
The application of high-resolution imagery from unmanned aerial vehicles (UAV) to classify the spatial extent and morphological character of ground and polished stone tool production at quarry sites in the Shetland Islands is explored in this paper. These sites are manifest as dense concentrations of felsite and artefacts clearly visible on the surface of the landscape. Supervised classification techniques are applied to map material extents in detail, while a topological analysis of surface rugosity derived from an image-based modelling (IBM) generated high-resolution elevation model is used to remotely assess the size and morphology of the material. While the approach is unable to directly characterize felsite as debitage, it successfully captured size and morphology, key indicators of archaeological activity. It is proposed that the classification of red, green and blue (RGB) imagery and rugosity analysis derived from IBM from UAV collected photographs can remotely provide data on stone quarrying processes and can act as an invaluable decision support tool for more detailed targeted field characterisation, especially on large sites where material is spread over wide areas. It is suggested that while often available, approaches like this are largely under-utilized, and there is considerable added value to be gained from a more in-depth study of UAV imagery and derived datasets.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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