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Enregistrement W3046604909 · doi:10.7202/1071945ar

Activity Areas or Conflict Episode? Interpreting the Spatial Patterning of Lice and Fleas at the Precontact Yup’ik Site of Nunalleq (Sixteenth to Seventeenth Centuries AD, Alaska)

2019· article· en· W3046604909 sur OpenAlexaffvenue
Véronique Forbes, Jean‐Bernard Huchet, Ellen McManus-Fry, Yan Axel Gómez Coutouly, Julie Masson-MacLean, Édouard Masson-MacLean, Paul M. Ledger, Kate Britton, Charlotta Hillerdal, Rick Knecht

Notice bibliographique

RevueÉtudes/Inuit/Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueYersinia bacterium, plague, ectoparasites research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesArts and Humanities Research CouncilEuropean Commission
Mots-clésCarrionHost (biology)ArchaeologyProjectile pointBiologyGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Archaeoentomological research at the precontact site of Nunalleq (sixteenth and seventeenth centuries AD), Southwest Alaska, has identified hundreds of lice and fleas that infested both the human inhabitants of the site and their canine companions. As lice are host specific, staying attached to the host’s hair or fur during the totality of their lifecycle, they are generally considered excellent indicators of activity areas. Fleas, however, are relatively less common in archaeological contexts and, since they are mobile and able to infest several different host species, their potential use in the spatial reconstruction of activities is more limited. At Nunalleq, the study of insects from the most recent archaeological contexts produced very different spatial distribution patterns for human lice, fleas, and dog lice. This article compares these archaeoentomological data with other datasets available for the site (carrion-feeding flies, human hair, fur, coprolites, projectile points, and pieces of clothing) with the aim of establishing the phenomena that produced the distinct spatial distributions observed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,296 · 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.

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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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