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Enregistrement W4392969705 · doi:10.62064/rrba.18.28

CHALLENGES IN BUILDING ARCHAEOLOGICAL CHRONOLOGIES IN THE STANN CREEK DISTRICT

2023· article· en· W4392969705 sur OpenAlexaff
Meaghan M. Peuramaki‐Brown, Shawn G. Morton, Mathew S. Longstaffe, Jillian M. Jordan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchaeologyRadiocarbon datingArtifact (error)Period (music)Assemblage (archaeology)Settlement (finance)MayaChronologyHuman settlementArchitectureGeographyHistoryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key to archaeological research is our ability to recognize and define material-culture patterns and organize such patterns in time and space. Since 2014, the Stann Creek Regional Archaeology Project (SCRAP) has focused on understanding processes of settlement development and growth at the Ancestral Maya town of Alabama in East-Central Belize, constructed and occupied primarily during the transition period between the late facet of the Late Classic to Terminal Classic periods. While we may never know precisely who settled Alabama and why, we aim to answer questions about the where, when, and how of its development in our ongoing research. In following these lines of inquiry, we have had to grapple with several obstacles that have frustrated standard practices of building archaeological chronologies at the site. Such barriers include earthen-core architecture with minimal artifact refuse within platform cores. Additionally, local and regional soil conditions that result in a poorly preserved and highly fragmentary ceramic assemblage and no preservation of human or faunal remains to date. Finally, we face the difficulties of constraining the radiocarbon calibration curve during the primary period of Alabama’s settlement and growth. This paper details these problems and outlines our various approaches in their confrontation.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,168 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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