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Enregistrement W3095517349 · doi:10.1080/14614103.2020.1829296

Medieval Whalers in the Netherlands and Flanders: Zooarchaeological Analysis of Medieval Cetacean Remains

2020· article· en· W3095517349 sur OpenAlexaff
Youri van den Hurk, Luke Spindler, Krista McGrath, Camilla Speller

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Archaeology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine animal studies overview
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZooarchaeologyGeographySperm whaleWhalingArchaeologyWhaleEliteRight whaleFisheryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medieval historical sources suggest that cetacean exploitation was, for large parts of Europe, restricted to the social elite. This appears to have also been the case for the Netherlands and Flanders. It remains unclear, however, how frequently active hunting was undertaken, and which species were targeted. Zooarchaeological cetacean remains are often recovered from Medieval (AD 400-1600) sites in the Netherlands and Flanders, however the majority of these specimens have not been identified to the species level, leaving a substantial gap in our knowledge of past cetacean exploitation. By applying ZooMS, as well as morphological and osteometric analyses, these zooarchaeological specimens were identified to the species level. This analysis revealed that the North Atlantic right whale (Eubalaena glacialis), sperm whale (Physeter macrocephalus), and grey whale (Eschrichtius robustus) were frequently exploited. Active whaling appears to have been undertaken as well, especially in Flanders and in Frisia (the northern part of the Netherlands). Zooarchaeological cetacean remains appear to be present with relative frequency at high-status sites such as castles, as well as ecclesiastical sites, confirming the historical evidence that the social elite indeed did have a taste for cetacean meat. However, cetacean products were also available outside of elite and ecclesiastical contexts.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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