Identifying precontact ceramic resource areas in the boreal forest of northern Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to better understand how people gained resources to make Middle and Late Woodland pottery from Sipiwesk Lake in northcentral Manitoba. To meet this objective, we conducted petrographic analyses of sediments from Sipiwesk Lake, archaeological sherds from sites around the lake, material from outwashes, fired experimental tiles, and sherds from archaeological sites across the boreal forest ecozone and the prairie ecozone in the south-central and south-western regions of the province. Specimens from each sample were examined using optical petrography, X-ray diffraction, and scanning electron microscopy. Nine distinct fabrics (fired pastes) were identified by correlating the results of these analytical techniques. Each fabric can be considered a “paste recipe” that has local, regional, or pan-regional distributions. Local and regional distribution patterns redefine what “local” production means for mobile hunter-gather communities when the distances people travel for regular and routine seasonal activities are considered. This new model challenges exchange as an explanation for the spatial distribution of pottery. Expanding the range of exploitable distance thresholds for resource acquisition is alone enough to explain why the same pottery compositions would be found over vast areas incorporating one or more river systems. We further suggest that pan-regional recipes resulted from similar practices that served to add, remove, and/or alter the properties of nonplastics in clays. Such practices could potentially frustrate pottery provenience analysis, and we urge further research on the production of experimental pastes and the application of geochemical analyses to precontact Manitoba pottery.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».