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Enregistrement W3117342173 · doi:10.1163/21915784-20200013

Robberg Material Procurement and Transport in the Doring River Catchment: Evidence from the Open-Air Locality of Uitspankraal 9, Western Cape, South Africa

2020· article· en· W3117342173 sur OpenAlexaff
Sara Watson, Marika Low, Natasha Phillips, Corey A. O’Driscoll, Matthew Shaw, Christopher Ames, Zenobia Jacobs, Alex Mackay

Notice bibliographique

RevueJournal of African Archaeology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePleistocene-Era Hominins and Archaeology
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchaeologyLater Stone AgeGeologyWatershedArtifact (error)CapeNational parkSedimentAssemblage (archaeology)GeographyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Decisions related to the production of lithic technology involve landscape-scale patterns of resource acquisition and transport that are not observable in assemblages from any one single site. In this study, we describe the stone artifacts from a discrete cluster of stone artifacts assigned to the Robberg technocomplex (22-16 ka) at the open-air locality of Uitspankraal 9 (UPK9), which is located near two major sources of toolstone in the Doring River catchment of Western Cape, South Africa. OSL dating of the underlying sediment unit provides a terminus post quem age of 27.5 ± 2.1 ka for the assemblage. Comparison of near-source artifact reduction at UPK9 with data from three rock shelter assemblages within the Doring watershed – Putslaagte 8 (PL8), Klipfonteinrand Rock Shelter (KFR), and Mertenhof Rock Shelter (MRS) – suggests that “gearing-up” with cores and blanks occurred along the river in anticipation of transport into the wider catchment area. The results reveal an integrated system of technological supply in which raw materials from different sources were acquired, reduced, and transported in different ways throughout the Doring River region.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,238 · 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'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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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