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Enregistrement W2966047609 · doi:10.1111/arcm.12497

Justification for reassessing elemental analysis data of ceramics, sediments and lithics using rare earth element concentrations and ratios

2019· article· en· W2966047609 sur OpenAlexaff
R. G. V. Hancock, Kostalena Michelaki, William C. Mahaney, Susanne Aufreiter

Notice bibliographique

RevueArchaeometry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenThornhill Medical (Canada)McMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertaintySuspectSedimentArchaeologyData qualityProcess (computing)Data collectionGeologyCeramicQuality (philosophy)Computer scienceEarth scienceMining engineeringMineralogyHistoryEngineeringMaterials sciencePaleontologyMetallurgyStatisticsPolitical scienceMathematicsLawOperations managementPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mensuration of multi‐elemental concentrations from assorted archaeological materials has always required great care and attention to detail to ensure good‐quality data and their ensuing interpretations. Although most suspect data were generated before the wide use of computers, error‐free data are not still a certainty. This paper presents the geochemical rationale for a proposed chemical data‐assessment process, using a globally dispersed collection of ceramic, sediment and lithic data. It is argued that this process can allow archaeologists and archaeometrists to investigate systematically older and current data sets and, if need be, alter them to the reliable values they were originally intended to include.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,171
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,171
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,020
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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