Broad and Coarse: Modelling Demography, Subsistence and Transportation in Roman England
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The English Landscape and Identities project (EngLaId), which ran from 2011 to 2016 (ERC grant number 269797), was designed to take a long-term perspective on English archaeology from the Middle Bronze Age (c. 1500 BCE) to the Domesday survey (1086 CE). It was a legacy data project that collated an immense number of records of English archaeology from a large number of different public and academic sources. Within this mountain of material, the Roman period (43 to 410/411 CE) stood out as being particularly fecund, accounting for 40% of the data (by record count) coming from only 15% of the total timespan of the project. This paper examines the ways in which the EngLaId project approached the modelling and analysis of its data for Roman England. We focus here on the three themes of demography, subsistence economy and transportation. Overall, EngLaId provides an interesting contrast to the possibilities and limitations of the other projects presented in this volume because of its large spatiotemporal scale and its (thus necessary) broad-brush approaches to data analysis and modelling. It is also this large spatiotemporal scale that helps situate the Roman period within a much longer span of history, making evident what was unique to this time period and what was constant across multiple periods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».