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Enregistrement W4381618435 · doi:10.1002/gea.21969

Preliminary results on the applicability of neutron activation analysis (NAA) to identify cherts from the Munsungun Lake Formation, Maine, USA

2023· article· en· W4381618435 sur OpenAlexaboutno aff
Nathaniel Kitchel, Brandi L. MacDonald, Matthew Boulanger, Heather Rockwell

Notice bibliographique

RevueGeoarchaeology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésOutcropGeologyNeutron activation analysisArchaeologyPleistocenePeriod (music)GeochemistryPaleontologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Red chert attributed to the Munsungun Lake Formation, Maine, USA is common in late Pleistocene fluted‐point‐period archaeological sites located throughout the New England states and Quebec, appearing more frequently than any other material type in the region. Despite the assumed association between red Munsungun chert and fluted‐point‐period sites, until recently, it was not possible to link red chert artifacts from these sites to a specific source area within the Munsungun Lake Formation because outcrops of this material associated with direct evidence of past use were not documented. Here, we report the first results of a neutron activation analysis (NAA) study of red Munsungun chert from two quarry areas within the Munsungun Lake Formation. These results suggest that NAA can distinguish between chert source areas within the Munsungun Lake Formation and lookalike materials from the wider region. Additional analyses are required to include more comparative samples and evaluate the efficacy of less destructive geochemical techniques in characterizing cherts from the region. Despite the need for additional research, these results suggest that NAA will be useful for re‐evaluating past identifications of chert from the Munsungun Lake Formation, providing an important foundation for additional geochemical research in the region.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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