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Enregistrement W3168374504 · doi:10.2218/jls.5629

Book review: The prehistoric apprentice: Investigating apprenticeship, know-how and expertise in prehistoric technologies; L’apprenti préhistorique: Appréhender l’apprentissage, les savoir-faire et l’expertise à travers les productions techniques des soci

2021· article· en· W3168374504 sur OpenAlexaff
Manek Kolhatkar

Notice bibliographique

RevueJournal of Lithic Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePleistocene-Era Hominins and Archaeology
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApprenticeshipPrehistorySociocultural evolutionSociologyField (mathematics)ArchaeologyHistoryAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex


 Describing cultural change and variability and inferring sociocultural dynamics about past people and communities may be among archaeology’s main goals as a field of practice. In this regard, the concept of skill has proved its usefulness to, time and again, expand the breath of archaeologists and lithic technologists’ analyses. It covers a wide range of applications, from apprenticeship, cognition, paleo-sociology, spatial organization. It is one of the main causes for material culture variability, up there with raw material constraints, design, technological organization or cultural norms. Yet, while skill has certainly been the focus of some research in the last decades, it remains quite peripheral, when considering how central the concept should be to technological inquiries. Whatever the reasons may be, this book, edited by Laurent Klaric and fully bilingual (French and English), aims at changing that, and argues for skill to become a central concern in lithic technology. Its chapters do so strongly and the end-result is a book that should become a reference for lithic technologists, whatever their research interests or schools of thought may be.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,268 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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