MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2792333290 · doi:10.1126/science.aao2200

Environmental dynamics during the onset of the Middle Stone Age in eastern Africa

2018· article· en· W2792333290 sur OpenAlexaff
Richard Potts, Anna K. Behrensmeyer, J. Tyler Faith, Christian A. Tryon, Alison S. Brooks, John E. Yellen, Alan L. Deino, Rahab N. Kinyanjui, Jennifer B. Clark, Catherine M. Haradon, Naomi E. Levin, Hanneke J. M. Meijer, E. Grace Veatch, R. Bernhart Owen, Robin W. Renaut

Notice bibliographique

RevueScience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePleistocene-Era Hominins and Archaeology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMiddle Stone AgeDemiseAcheuleanHomo sapiensMiddle EastGeographyArchaeologyOut of africaPangaeaStructural basinGeologyPaleontologyEthnologyPleistoceneHistoryPermian

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Middle Stone Age in Africa The Olorgesailie basin in the southern Kenya rift valley contains sediments dating back to 1.2 million years ago, preserving a long archaeological record of human activity and environmental conditions. Three papers present the oldest East African evidence of the Middle Stone Age (MSA) and elucidate the system of technology and behavior associated with the origin of Homo sapiens . Potts et al. present evidence for the demise of Acheulean technology that preceded the MSA and describe variations in late Acheulean hominin behavior that anticipate MSA characteristics. The transition to the MSA was accompanied by turnover of large mammals and large-scale landscape change. Brooks et al. establish that ∼320,000 to 305,000 years ago, the populations in eastern Africa underwent a technological shift upon procurement of distantly sourced obsidian for toolmaking, indicating the early development of social exchange. Deino et al. provide the chronological underpinning for these discoveries. Science , this issue p. 86 , p. 90 , p. 95

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)0,001
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations195
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScienceMême sujetPleistocene-Era Hominins and ArchaeologyTravaux en français237 207