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Envolviendo al muerto a orillas del mar: análisis de escaneos tomográficos computarizados de fardos de Ancón y Pachacamac (1100 d. C.-1532 d. C.)

2022· article· es· W4352979311 sur OpenAlexaff
Lucía Watson, Sarita Fuentes, Andrew J. Nelson, Jocelyn Williams, Suellen C. Gauld, Joanna Motley, Lauren Poeta, Elizabeth Gómez, Jhon Baldeos, Denise Pozzi-Escot

Notice bibliographique

RevueBoletín de Arqueología PUCP · 2022
Typearticle
Languees
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensTrent UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPersona

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El objetivo de este trabajo es caracterizar el tratamiento funerario de los individuos enterrados en dos sitios arqueológicos de la costa central del Perú durante períodos tardíos (1100 d. C.-1532 d. C.) y encontrar patrones compartidos por la población general y peculiaridades de dicho tratamiento en cada sitio.La «Necrópolis de Ancón» es una de las áreas funerarias más extensas de los Andes Centrales y fue ocupada por un grupo local cuyas principales actividades habrían sido la pesca y la producción textil. El santuario de Pachacamac fue uno de los oráculos más importantes en tiempos prehispánicos y en él se habrían desempeñado funciones religiosas, administrativas y políticas, además de las domésticas. La muestra de este estudio está compuesta por 26 fardos procedentes de Ancón y 18 de Pachacamac; en ambos casos, corresponden a fardos de mujeres, hombres y niños que representan en su mayoría a población común (no-élite). Este corpus fue analizado mediante una metodología no invasiva ni destructiva con base en escaneos tomográficos computarizados (CT-SCAN).Los resultados evidencian que la práctica de enfardelamiento se generalizó en la costa central como una expresión de tratamiento mortuorio que comparte la simplicidad en la decoración exterior y características al interior que representarían la identidad individual de cada persona en vida, como la posición del cuerpo y sus ofrendas.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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