A refitting experiment on long bone identification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Refitting is an important analytical tool in archaeology that can yield valuable information on site formation processes and on the range of activities practiced at a site, including tool production, tool curation, and discard behavior, among others. In the present paper, we use refit data from a control assemblage of red deer (Cervus elaphus) long bones to assess problems of specimen identification and representation in an experiment where bones were processed for marrow. Three goals motivated this experiment: (i) to assess how different methods of NISP (number of identified specimens) calculation affect comparisons of the relative abundances of long bone regions, (ii) to evaluate whether long bone shaft regions vary with respect to the probability of identification, and (iii) to ascertain the potential refit rate for a well‐preserved and fully‐collected sample of faunal specimens. Our results show no statistical differences in terms of patterns of skeletal representation between the two methods of NISP calculation (single vs. multiple NISP counts) that we assessed. Our data also indicate that the shape, particularly the cross‐section, of fragments clearly impacts the probability of identification and refitting. Moreover, the refitting experiment reveals that, in ideal conditions, a majority of specimens (>95%) from the NISP sample can be refitted, which leads to largely reconstructed skeletal elements. Thus, the comparatively very low refit rates recorded in archaeological sites, including samples that are well preserved, suggest that the often limited extent of excavations, along with offsite discard and/or extensive sharing of parts, substantially reduce the possibility of finding refits in a faunal sample.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».