Using X‐ray fluorescence to examine ancient Maya granite ground stone in Belize
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While ubiquitous among ancient Maya sites in Mesoamerica, archaeological analysts frequently overlook the interpretive potential of ground stone tools. The ancient Maya often made these heavy, bulky tools of coarse‐grained, heterogeneous materials that are difficult to chemically source, unlike obsidian. This paper describes an application of handheld, energy‐dispersive X‐ray fluorescence (XRF) to provenance ground stone artifacts (tools and architectural blocks) composed of granite: a nonhomogenous, phaneritic stone. We present a multicomponent methodology that independently tested whole‐rock, thin‐sectioned, and powdered samples by petrographic microscope, conventional, lab‐based XRF, and portable XRF units, which yielded comparable results. After establishing distinct geochemical signatures for the three geographically restricted granite plutons in Belize, we devised a field‐based XRF application on a whole rock that could replicate the compositional readings of lab‐based XRF on powdered materials with sufficient accuracy and reliability. We applied this multishot XRF technique to granite ground stone items from a range of ancient Maya sites throughout Belize; we discuss two specific case studies herein. Our results underscore the widespread potential of multishot XRF applications for determining the provenance of coarse‐grained, heterogeneous rock materials. These results can help push the boundaries from one‐dimensional, functional explanations of ground stone items to their social and ideological dimensions, alongside deeper understandings of granite resource management.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».