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Enregistrement W4404010124 · doi:10.35516/jjha.v18i3.1273

Lithic Procurement and Provisioning at the Lower Palaeolithic Site of Shishan Marsh 1 in the Azraq Basin, Jordan

2024· article· en· W4404010124 sur OpenAlexafffund
Jeremy A. Beller, John K. Murray, Amer S. Alsouliman

Notice bibliographique

RevueJordan Journal for History and Archaeology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePleistocene-Era Hominins and Archaeology
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaRoyal Society
Mots-clésProvisioningMarshArchaeologyStructural basinGeologyProcurementGeographyPaleontologyEngineeringEcologyWetlandBiologyTelecommunicationsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Considerations of the landscape, the distribution and quality of resources, distances to outcrops, and proximity to other resources factor into the procurement decision-making by prehistoric foragers. However, the patterns of resource exploitation and utilisation are likely to vary by region, and those exhibited in marginal environments are not fully explored. This report focuses on the nature of lithic procurement and provisioning at the Lower Palaeolithic site of Shishan Marsh 1 in the Azraq Basin, Jordan. It draws upon several lines of evidence, including provenance and use-wear analyses performed on the biface assemblage. The results indicate raw material exploitation occurred at local and non-local distances to the site and the lithics were used for a variety of activities on medium-hard materials. Foragers moved toward the wetlands from significant distances on the surrounding landscape, likely bringing finished tools and, after use, discarding them in relatively good condition. The accumulation over time of ready-to-use tools at Shishan Marsh 1 points to a provisioning of the wetland margins for future needs.

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)0,000
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
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