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Enregistrement W4403641147 · doi:10.1371/journal.pone.0299788

Where did the herds go? Combining zooarchaeological and isotopic data to examine animal management in ancient Thessaly (Greece)

2024· article· en· W4403641147 sur OpenAlexaff
Dimitris Filioglou, Sílvia Valenzuela, William P. Patterson, Leopoldo D. Pena, Samantha Presslee, Sandra Timsic, W. Prummel, Canan Çakırlar

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingAlbert-Ludwigs-Universität FreiburgConsejo Superior de Investigaciones CientíficasYorkshire ForwardUniversiteit van AmsterdamUniversity of ThessalyRijksuniversiteit Groningen
Mots-clésAnimal husbandryLivestockScale (ratio)GeographyHerdEcologyArchaeologyBiologyAgricultureForestryCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historians and archaeologists have been debating the scale of animal husbandry in ancient Greece for decades. This study contributes to the debate by examining Classical and Hellenistic faunal assemblages from Magoula Plataniotki, New Halos, and Pherae through non-destructive zooarchaeological methods and a multi-isotopic (87Sr/86Sr, δ13C, and δ18O) approach. Zooarchaeological data suggest that small-scale sedentary animal husbandry focused on caprine production in Magoula Plataniotiki and New Halos, and small-scale and semi-specialised animal husbandry was practised in Pherae. Isotopic data show both sedentary and mobile management of livestock in all sites, indicating different levels of production intensity and variety of goals. Based on our results, we propose an economic model whereby semi-specialised and small-scale animal husbandry co-existed, confirming mixed husbandry models for ancient Greece.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,155 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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