Characterising the stone artefact raw materials at Liang Bua, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract At Liang Bua, the type site of Homo floresiensis on the Indonesian island of Flores, the stone artefact assemblages are dominated by two raw materials, qualitatively classified as chert and silicified tuff in previous studies. Field observations describe both stone types as locally abundant and of good flaking quality, but no systematic analysis has yet been carried out to characterise their nature. In this study, we conducted the first geological, mechanical, and quantitative assessment of these two raw materials using a suite of analytical approaches. Our results show that the two stone types are mineralogically alike in composition and derive from fossiliferous limestone that had undergone diagenetic silica replacement, but they clearly differ from one another geochemically. Therefore, the ‘chert’ and ‘silicified tuff’ categories used in previous studies are more aptly described as silica-dominated (i.e., SiO2-dominated) nodular chert and iron-rich (i.e., Fe2O3-rich) nodular chert, respectively. We discuss the implications of our results on the shift in raw material utilisation patterns at Liang Bua that occurred after ~ 46 ka and coincided with the arrival of Homo sapiens at the site.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».