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Enregistrement W2804665911 · doi:10.1002/oa.2677

Raw material preferences for scapular tools: Evaluating water buffalo age bias in the early<scp>H</scp>emudu culture,<scp>C</scp>hina

2018· article· en· W2804665911 sur OpenAlexaff
Liye Xie, Mary C. Stiner

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Osteoarchaeology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScapulaUngulateRaw materialBiologyGeographyAnatomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Our research on scapular earth‐working implements from the early Hemudu culture (7000–6000 bp ) in China reveals prehistoric raw material selection in bone tool manufacture, specifically in regard to animal age. Although the scapula normally would not be considered for distinguishing among adult age classes, the maturity and thickness of the bone were an important consideration for its technological performance. Statistical analysis of the width and rugosity level of the scapular neck show that scapulae from older adult wild buffalo was strongly preferred for crafting earth‐working implements. This raw material was less commonly available to tool makers in comparison with the bones of younger animals. In order to conserve the scapulae of old buffalo for tool production, the Hemudu people likely took these heavy bones from kill sites. They seldom transported scapulae from younger animals; such raw material was rarely used, and presumably only when the desirable material was unavailable. Our approaches for reconstructing buffalo mortality patterns are based on the development of the scapular bone. In addition to water buffalo and cattle, the approach is applicable to other ungulate scapulae that have been transformed into artefacts (tools and oracle bones) in prehistoric and historic cultures. This attempt at testing for age bias in scapular raw material selection can further stimulate methodological development to reveal activities surrounding bone acquisition in preindustrial societies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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