Beneath the surface, below the line: Exploring household differentiation at Las Cuevas using Gini coefficients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During the Late Classic period ( a.d. 550–900), ancient Maya settlement spread throughout western Belize, including the Vaca Plateau, a rugged karstic region with high densities of ritually utilized cave systems. Within the past decade, archaeologists have increasingly drawn on LiDAR technology to document the extent of such settlement at local and regional scales. Combined with traditional pedestrian survey, we have begun to amass substantial data on variation within household groups, disparities which may indicate inequality within these communities. Here, we use settlement data generated from the Las Cuevas region to quantify residential variation through Gini coefficients and Lorenz curves. Special attention is given to areal and volumetric deviation of identified households within three samples: (1) the complete 95.25 km 2 study area; (2) a 12.25 km 2 zone of higher population between the primary centers of Las Cuevas and Monkey Tail; and (3) households situated within 500 m of ritually utilized caves within the study area. Results indicate some degree of variation within household area and volume for all samples, suggestive of unequal access to labor within the region. This research adds to the growing database of Gini-based analyses to improve our understanding of wealth differentials within pre-modern populations throughout the Lowlands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».