Connecting Middle Palaeolithic Datasets: the Interplay of Zooarchaeological and Lithic Data for Unravelling Neanderthal Behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ongoing refinement of archaeological excavation and recording methods over the last decades has led to a significant increase in quantitative Middle Palaeolithic datasets that provide a record of past Neanderthal behaviour. Stone tools and butchered animal remains are the two main categories of Middle Palaeolithic archaeological remains and both provide distinctive insights into site formation and Neanderthal behaviour. However, the integration of these quantitative lithic and zooarchaeological datasets is key for achieving a full understanding of both site-specific and broader-scale patterns of Middle Palaeolithic subsistence. To explore novel ways to enhance the incorporation of these datasets, we organised a session at the 82nd annual meeting of the Society for American Archaeology in Vancouver. An underlying theme was the problem of linking lithic and faunal variability. Are variations in subsistence strategies reflected by changes in toolmaking decisions? This paper will briefly introduce the possible ways these Middle Palaeolithic datasets can be integrated, illustrated with the papers included in this special volume, and discuss its potential for understanding the variability and interconnectedness of Neanderthal technologies and subsistence strategies.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».