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Enregistrement W2896562728 · doi:10.1017/aaq.2018.47

ESTIMATING MARINE RESERVOIR EFFECTS IN ARCHAEOLOGICAL CHRONOLOGIES: COMPARING ΔR CALCULATIONS IN PRINCE RUPERT HARBOUR, BRITISH COLUMBIA, CANADA

2018· article· en· W2896562728 sur OpenAlexafffundabout
Andrew Martindale, Gordon Cook, Iain McKechnie, Kevan Edinborough, Ian Hutchinson, Morley Eldridge, Kisha Supernant, Kenneth M. Ames

Notice bibliographique

RevueAmerican Antiquity · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensTula FoundationUniversity of AlbertaSimon Fraser UniversityUniversity of VictoriaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHakai InstituteNational Science Foundation
Mots-clésHarbourRadiocarbon datingCalibrationArchaeologyOffset (computer science)GeographyOceanographyGeologyPhysical geographyStatisticsMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The best method for quantifying the marine reservoir effect (MRE) using the global IntCal Marine13 calibration curve remains unresolved. Archaeologists frequently quantify uncertainty on MRE values as errors computed from single pairs of marine-terrestrial radiocarbon ages, which we argue significantly overstates their accuracy and precision. Here, we review the assumptions, methods, and applications of estimating MRE via an estimate of the additional regional offset between the marine and terrestrial calibration curves (ΔR) for the Prince Rupert Harbour (PRH) region of British Columbia, Canada. We acknowledge the influence on ΔR of MRE variation as (1) a dynamic oceanographic process, (2) its variable expression in biochemical and geochemical pathways, and (3) compounding errors in sample selection, measurement, and calculation. We examine a large set of marine-terrestrial pairs ( n = 63) from PRH to compare a common archaeological practice of estimating uncertainty from means that generate an uncertainty value of ±49 years with a revised, more appropriate estimate of error of ± 230 years. However, we argue that the use of multiple-pair samples estimates the PRH ΔR as 273 ± 38 years for the last 5,000 years. Calculations of error that do not consider these issues may generate inaccurate age estimates with unjustifiable precision.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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