Reflecting on siliceous rocks in central Australia: Using advanced remote sensing to map ancient “tool‐stone” resources
Notice bibliographique
Résumé
Abstract HyMap™ airborne hyperspectral imagery was used to discriminate and map hydrated silica mineralization in the Dalhousie Springs area of central Australia. A spectral feature fitting algorithm was used to match laboratory reference spectra with image pixel spectra, producing a scaled goodness‐of‐fit raster map of silicified “tool‐stone” sources in our study area. Subsequent fieldwork indicated that the algorithm mapped silcrete, a rock composed of hydrated silica, and incidentally, the most frequently utilized raw material for stone artifact manufacture in this area of the Australian arid zone. The soundness of our hydrated silica mineralization map is supported with field observations and spectroscopic analysis of collected silcrete samples. Independent siliceous rock mapping produced by the Commonwealth Scientific and Industry Research Organization offers additional corroboration of our results. Based on the success of our approach, we suggest that archaeologists working in Australia and in similar arid environments elsewhere have much to benefit in using advanced remote sensing products to map lithic resources, including time and cost‐saving advantages for field logistics, enriched assessments of land suitability for archaeological site types, and an improved understanding of resource distributions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».