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Enregistrement W4393259151 · doi:10.1017/s095653612300007x

Patterns of residential differentiation and labor control at Baking Pot and Lower Dover in the Belize River Valley

2023· article· en· W4393259151 sur OpenAlexaff
John P. Walden, Julie A. Hoggarth, Claire E. Ebert, Kyle Shaw-Müller, Weiyu Ran, Yijia Qiu, Olivia P. Ellis, Brett Meyer, Michael Biggie, Tia B. Watkins, Rafael A. Guerra, Jaime J. Awe

Notice bibliographique

RevueAncient Mesoamerica · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Cultural Archaeology Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of PittsburghNational Science Foundation
Mots-clésGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Classic Maya polities of Baking Pot and Lower Dover developed along two dramatically different trajectories. At Baking Pot, the capital and associated apical elite regime grew concomitantly with surrounding populations over a thousand-year period. The smaller polity of Lower Dover, in contrast, formed when a Late Classic political center was established by an emergent apical elite regime amidst several long-established intermediate elite-headed districts. The different trajectories through which these polities formed should have clear implications for residential size variability. We employ the Gini coefficient to measure variability in household volume to compare patterns of residential size differentiation between the two polities. The Gini coefficients, while similar, suggest greater differentiation in residential size at Baking Pot than at Lower Dover, likely related to the centralized control of labor by the ruling elite at Baking Pot. While the Gini coefficient is synonymous with measuring wealth inequalities, we suggest that in the Classic period Belize River Valley, residential size was more reflective of labor control.

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)0,001
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 enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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