Taphonomic bias in preservation and representativeness of skeletal samples (a case of Gonur Depe)
Notice bibliographique
Résumé
The topic of this article is theoretical and practical issues underlying the problems of representativeness of skeletal samples, as well as age and sex biases in preservation of skeletal remains, and the impact of these fac-tors on paleodemographic reconstructions. The impact of taphonomic bias in preservation on the qualitative and quantitative composition of skeletal sample is discussed on the materials from Gonur Depe — a Bronze Age proto-urban center in Southern Turkmenistan (2500–1500 BC, BMAC — Bactria-Margiana archaeological com-plex, also referred to as Oxus Civilization). The analyzed sample consists of skeletal remains of 500 individuals (215 non-adults, 115 adult males and 170 adult females) excavated between 2008 and 2015. Based on the type of preservation of skeletal remains, their completeness, as well as the preservation index (computed for each individual by dividing the number of long bones present by 14 — their maximum number per individual), three preservation classes were identified, of which class 1 corresponds to poor, and class 3 — to good state of preser-vation. Comparison of sex and age groups per each preservation class using сhi-square test demonstrates that in the Gonur Depe skeletal remains of infants (0–4 years old) and young adults (under 35 years of age) show the best state of preservation. Skeletons of elderly adults (over 35 years of age) have the worst state of preservation. There are no statistically significant differences between sexes in the degree of bone preservation. On the one hand, these results, contrary to theoretical expectations, testify against the existence of taphonomic biases in preservation of infant and female skeletons. On the other hand, the underrepresentation of elderly individuals in the studied collection is probably explained by a decrease in resistance to taphonomic processes due to the ac-celerated loss of bone calcium. It has been concluded that age and sex-related biases in the demographic struc-ture of prehistoric skeletal samples cannot be universally explained by the preservation factor. Misrepresentation in the percentage of different age and sex groups is a non-linear and a complicated process that requires consid-eration of different factors affecting the qualitative and quantitative composition of a particular skeletal sample. A detailed assessment of the taphonomic characteristics of a studied skeletal collection should be a mandatory step prior to its analysis by paleodemographic methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,026 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».