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Enregistrement W3173345942 · doi:10.1002/oa.3020

Complexity of agricultural economies in the Yiluo region in the late Neolithic and bronze age (3500–221 BC): An integrated stable isotope and archeobotanical study from the Tumen site, North China

2021· article· en· W3173345942 sur OpenAlexaff
Dawei Tao, Fei Liu, Guang Yu Ren, Michael P. Richards, Guowen Zhang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Osteoarchaeology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of China
Mots-clésBronze AgeAgricultureGeographyChinaSocial complexityPeriod (music)ChronologyArchaeologyLandformBronzeCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The region of Yiluo in North China witnessed the development of social complexity in the Neolithic period and the emergence of the first Chinese state society in the early Bronze Age. However, the agricultural economies in the Neolithic–Bronze Age periods of this region and its influence on the social complexity in this area have not been adequately understood, owing to the relative lack of evidence from archeobotany, chronology, and stable isotope analysis in this region. Archeobotanical and isotopic evidence, together with chronological data from the Tumen site, reveals that the complexity of the agricultural economy composed of millet and rice appeared during the late Yangshao period in the Yiluo region and became more intensified in the following Longshan and Bronze Age periods. During the Yangshao and Longshan periods, environmental factors such as landform and hydrology were likely important factors for the diverse agricultural patterns. The complexity of the agricultural economy has an influence on settlement hierarchy and population growth, suggesting that the rise and intensification of the complex agricultural economy was an important driving force in societal development in the Yiluo 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 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 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 enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,847

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,207 · 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'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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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