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Enregistrement W4385127996 · doi:10.1016/j.jas.2023.105824

The role of salmon fishing in the adoption of pottery technology in subarctic Alaska

2023· article· en· W4385127996 sur OpenAlexaff
Marjolein Admiraal, Peter Jordan, Helen M. Talbot, Manon Bondetti, Alejandro Serna, Karine Taché, Matthew von Tersch, Jessica Hendy, Krista McGrath, Oliver E. Craig, Alexandre Lucquin

Notice bibliographique

RevueJournal of Archaeological Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesRijksuniversiteit GroningenArts and Humanities Research CouncilNational Park ServiceSmithsonian Institution
Mots-clésPotteryArchaeologyGeographySubarctic climateFishingResource (disambiguation)EcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ceramic technology makes an abrupt appearance in the New World Arctic at circa 2800 cal BP. While there is general consensus that the ultimate source of these Alaskan pottery traditions lay in continental NE Asia, the motivations for the adoption of pottery in Alaska have remained unclear. Through organic residue analysis we investigated the function of Norton pottery in Southwest Alaska, and the extent to which its function changed in later periods under the increasing northern influence of Thule culture in the region (from ca. 1000 cal BP). Our results show clear evidence of aquatic resource processing in all pottery vessels. Regional variability due to environmental and ecological differences are apparent in the pottery. The majority of Norton pottery was from inland riverine locations and the function of this early pottery was to process anadromous fish, with only limited evidence of other resources. After 1000 cal BP more sites appear on the coast, and while pottery technology changes dramatically at this time, this is not as clear in pottery function which remains aimed at local abundant aquatic resources. We hypothesize that pottery was adopted into Alaska as part of a riverine adaptation and suggest that targeted human exploitation of large riverine systems may have facilitated its expansion into Southwest Alaska. Furthermore, we suggest that this pattern might extend back into Siberia where Alaskan pottery originates.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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