Does the Locally-Adaptive Model of Archaeological Potential (LAMAP) work for hunter-gatherer sites? A test using data from the Tanana Valley, Alaska
Notice bibliographique
Résumé
We report an assessment of the ability of the Locally-Adaptive Model of Archaeological Potential (LAMAP) to estimate archaeological potential in relation to hunter-gatherer sites. The sample comprised 182 known sites in the Tanana Valley, Alaska, which was occupied solely by hunter-gatherers for about 14,500 years. To estimate archaeological potential, we employed physiographic variables such as elevation and slope, rather than variables that are known to vary on short time scales, like vegetation cover. Two tests of LAMAP were carried out. In the first, we used the location of a random selection of 90 sites from all time periods to create a LAMAP model. We then evaluated the model with the remaining 92 sites. In the second test, we built a LAMAP model from 12 sites that pre-date 10,000 cal BP. This model was then tested with sites that post-date 10,000 cal BP. In both analyses, areas predicted to have higher archaeological potential contained higher frequencies of validation sites. The performance of LAMAP in the two tests was comparable to its performance in previous tests using archaeological sites occupied by agricultural societies. Thus, the study extends the use of LAMAP to the task of estimating archaeological potential of landscapes in relation to hunter-gatherer sites.
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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 | 0,024 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».