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Enregistrement W4385249399 · doi:10.1016/j.jaa.2023.101533

New fingerprint evidence for female potters in Late Bronze Age Canaan: The demographics of potters and division of labour at Tel Burna

2023· article· en· W4385249399 sur OpenAlexaff
Jon Ross, Kent D. Fowler, Itzhaq Shai

Notice bibliographique

RevueJournal of Anthropological Archaeology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAncient Near East History
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesAriel UniversityIsrael Science Foundation
Mots-clésBronze AgeDemographicsArchaeologyHistoryAncient historyGeographyDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Techno-stylistic studies in ceramic analysis have largely focused on characterising production groups, based on the similarity of various objects and how they were made. The demographics of potters and the division of labour often remain enigmatic in current chaîne opératoire research. A growing number of biometric studies have demonstrated the potential of fingerprints preserved on ceramic surfaces for classifying the age and sex of potters. In this paper, we use a recently introduced identification matrix to model labour divisions based on 52 fingerprints preserved on a diverse range of objects from the Late Bronze Age II stratum at Tel Burna. The sample includes objects from the recently exposed cultic enclosure. Based on broad ethnographic considerations, women were the principal potters in Canaanite society. Our study tests this hypothesis with regards to who made pottery for cultic use. We identify patterns in age categories and a sexual division of labour for the manufacture of select objects and vessel types. The results lead us to discuss possible effects of imperialism on labour organisation. We provide the first compelling insights into the social relations of pottery production at a time when Egypt exercised hegemony over the city-states of the Southern Levant .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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