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Enregistrement W3031055464 · doi:10.1017/aaq.2020.29

Revisiting Bone Grease Rendering in Highly Fragmented Assemblages

2020· article· en· W3031055464 sur OpenAlexaff
Eugène Morin

Notice bibliographique

RevueAmerican Antiquity · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreaseRendering (computer graphics)ArchaeologyFragmentation (computing)ExcavationGeologyComputer scienceGeographyComputer graphics (images)Materials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone grease rendering is a low-return activity well described in the ethnohistorical and ethnographic literature. However, identifying this activity in archaeological contexts is complex because diagnostic criteria are few. The goals of this article are twofold: (1) to provide new experimental data on bone grease manufacture for assemblages associated with severe fragmentation, and (2) to assess how these data can be used to make stronger inferences about skeletal fat processing in the archaeological record. The results presented here show that, despite some variation, several forms of damage appear to be diagnostic of bone grease manufacture, regardless of the degree of fragmentation. The results indicate that extensive pounding produces many fragments that can be identified as deriving from articular ends, which conflicts with the oft-cited notion that articular ends are destroyed “beyond recognition” during this activity. Consequently, assemblages with few epiphyseal remains are not consistent with bone grease rendering, assuming that the comminuted fragments were not burned or discarded off-site after boiling. Because bone grease manufacture produces many small fragments, a close analysis of the indeterminate remains is strongly recommended, as is the use of fine mesh screens (2 mm or smaller) in excavations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,009
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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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