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Enregistrement W3007902805 · doi:10.1002/gea.21788

Lithic artifact assemblage transport and microwear modification in a fluvial setting: A radio frequency identification tag experiment

2020· article· en· W3007902805 sur OpenAlexfundno aff
Wei Chu, Rob Hosfield

Notice bibliographique

RevueGeoarchaeology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePleistocene-Era Hominins and Archaeology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversität zu KölnDeutsche ForschungsgemeinschaftYork University
Mots-clésFluvialArtifact (error)Assemblage (archaeology)GeologyEntrainment (biomusicology)AlluviumArchaeologyReplicaIdentification (biology)Physical geographyPaleontologyGeographyEcologyStructural basinComputer scienceBiologyAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract River processes are widely assumed to have impacted the integrity of lithic assemblages when artifacts are found in fluvial sediments, but the specifics of these influences remain largely unknown. We conducted a real‐world experiment to determine how the initial stages of fluvial entrainment affected lithic artifact assemblages. We inserted replica artifacts with radio frequency identification tags into a gravel‐bedded river in Wales (UK) for seven months and related their transport distances to their morphology and the recorded streamflow. In addition, nine artifacts were recovered at the end of the experiment and analyzed for microwear traces. In sum, our results show that in a gravel‐bedded river with a mean discharge of 5.1 m3/s, artifact length and width were the main variables influencing artifact transport distances. The experiment also resulted in characteristic microwear traces developing on the artifacts over distances of 485 m or less. These results emphasize the multifaceted nature of alluvial site formation processes in a repeatable experiment and highlight new ways to identify the transport of replica Paleolithic material.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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