Metric and non-metric guides for the determination between fore- and hindlimb phalanges of Rangifer tarandus
Notice bibliographique
Résumé
Phalanges are a great untapped resource in the zooarchaeology of Rangifer tarandus. The utilization of this resource, however, is constrained by a current inability to consistently differentiate fore- from hindlimb phalanges in a mixed assemblage. The ability to separate and identify forelimb and hindlimb phalanx 1 (PI) and phalanx 2 (PII), as well as to recognize and identify other small bones of the hoof, leads to great opportunities for archaeologists. In large scale-analysis, this capacity allows a greater ability to determine minimum number of individuals and assess butchery and transport practices. In the examination of individual life histories of Rangifer tarandus, these designations allow a more precise study of pathology and entheseal change, which can shed light on adaptation, foraging strategy, and human-animal interactions. This study presents qualitative and quantitative methods for the differentiation of PI and PII of the fore- and hindlimbs and describes other bones of the hoof. Metric techniques were developed to differentiate fore- from hindlimb phalanges using non-invasive, non-destructive, and simple methods. The efficacy and accuracy of these methods were assessed using blind testing by students and staff. The average success rates of metric analysis yielded 87% accuracy for determinations of fore- versus hindlimb PI and 92% accuracy for determination of fore- versus hindlimb PII. These results show that this method could benefit researchers working with Rangifer tarandus remains.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».