Blind test evaluation of consistency in macroscopic lithic raw material sorting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most archaeological lithic raw material studies depend upon a macroscopic classification. However, since the human eye is a limited tool, some inconsistencies in classification may arise. Thus, a process for evaluating and increasing the reliability of macroscopic classification is needed. We present the results of a blind test designed to evaluate consistency in macroscopic lithic materials analysis, based on archaeological material taken from the Acheulo‐Yabrudian site Qesem Cave (Israel), focusing on interobserver error, aimed at identifying consistencies and weaknesses within our own study scheme. Twelve students, with various degrees of experience and familiarity with the Qesem material, sorted 100 randomly selected flint pieces into flint types, based on a previously established database, after a brief tutorial process. In addition, the authors, LW and AA, performed the same test. We then compared the results, using LW's results as an anchor. Our results show that experience affects the consistency in classification, demonstrating that it is an acquired skill. Furthermore, the blind test allowed us to identify weaknesses within the classification scheme. We suggest that blind tests should be regularly used to check accuracy and reproducibility of results and to assess the definitions set by the analyst, allowing fine‐tuning and calibration of the classification process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».