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Enregistrement W4401576621 · doi:10.3390/heritage7080206

Exploring Colour Palette in Pottery from Western Anatolia and East Asia—Colour Schemes to Inspire

2024· article· en· W4401576621 sur OpenAlexfundno aff
A. Panagopoulou, Joanita Vroom, Anno Hein, Vassilis Kilikoglou

Notice bibliographique

RevueHeritage · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueCultural Heritage Materials Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésPalette (painting)PotteryEast AsiaGeographyAncient historyArchaeologyArtHistoryVisual artsChina

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present case study, the manufacturing technology for glazed pottery was investigated, with particular focus on the great variety of colours and glaze recipes used in Western Anatolia and East Asia and observed in finds from rescue excavation sites in Greece. An assemblage of 40 ceramic fragments dating from the Late Byzantine and Islamic to the Ottoman/Venetian periods was examined for their decoration, surface treatment, and production technology. The peculiarities of the colour recipes applied on the glazed pottery of different assumed origins of production were investigated, focusing on glaze technology and employing colourants. This was achieved by the use of an analytical workflow that considered the compositional details of pigments, slip coatings, and glazes. The chemical evaluation was carried out utilising X-Ray Fluorescence Spectroscopy (pXRF) and Scanning Electron Microscopy with Energy Dispersive X-Ray Spectroscopy (SEM-EDS). Raman Spectroscopy provided information about the compositional variation, and the microscopic examination via Optical Microscopy (OM) and Scanning Electron Microscopy (SEM-EDS) yielded information about the sample stratigraphy of the examined ceramic sections. Through a wide range of colour and glaze recipes, this study of glazed ceramics was able to define and express the essential elements of each pottery workshop’s perception of colour.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,113 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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