Planning for analyses of use-wear on large grinding surfaces
Notice bibliographique
Résumé
• Evidence of different use-wear on the same grinding surface, even within close proximity. • Evidence of use-wear from both ethnographic and archaeological tools. • Kinetics witnessed in modern practises to explain resultant kinematics, use-wear observed. • Suggestions for systematic sampling for comparison between tools. • Discussion on possible field work limitations that can be encountered. Mapping out the surface of a grinding stone and selecting regions for use-wear analysis could pick up the effects of varying kinetics used in grinding. Observing the kinetics of the grinders in the modern villages of Tigrai, northern Ethiopia, revealed important information about potential use-wear, and lack thereof. While some sections are subject to little or no friction, other sections have concentrated pressure and higher friction which cause use-wear. Resharpening of the surface also has an affect on wear. This results in tribological effects and resulting kinematics varying across the surface. While a previous publication has described the kinetics used in grinding, this paper will provide examples of different use-wear patterns observed on the same working surface but from different areas. Methodological suggestions are made for analyses on grinding stone surfaces to understand the use-wear of past kinetics of use and the resulting kinematics.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».