Practice makes perfect? Inter‐analyst variation in the identification of fish remains from archaeological sites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identification of faunal specimens based on a morphological comparison with known‐identity reference specimens is the standard methodology used in zooarchaeological analysis. However, the accuracy of identifications is rarely considered. In this paper, we report results of an experiment in which 13 analysts were asked to identify 50 fish skeletal elements from a reference collection and 50 fish skeletal elements from an archaeological collection in southern Ontario. The type and level of experience of the analysts and the amount of time they invested in the identification were controlled. The archaeological specimens were subsequently identified taxonomically using ZooMS. Our findings demonstrate that taxonomic and element identifications are far from perfect, both in the reference collection set and in the archaeological collection set. Probable contributing factors include the richness of taxonomic groups; distinctiveness of skeletal morphology; experience level of the analyst; and size of the individual specimens and whether the analyst had access to comprehensive, well‐labeled reference collections. We recommend emphasis be placed in training on the importance, for most species, of not making a taxonomic identification unless the element identification is certain; conservatism in identification of species in groups with many members; clear knowledge of the range of species possible within a region; and active involvement by the instructor or mentor to ensure that neophyte analysts are corrected.
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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 | 0,052 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».