A New Approach to Radiocarbon Summarisation: Rigorous Identification of Variations/Changepoints in the Occurrence Rate of Radiocarbon Samples using a Poisson Process
Notice bibliographique
Résumé
A commonly-used paradigm to estimate changes in the frequency of past events or the size of populations is to consider the occurrence rate of archaeological/environmental samples found at a site over time. The reliability of such a "dates-as-data" approach is highly dependent upon how the occurrence rates are estimated from the underlying samples, particularly when calendar age information for the samples is obtained from radiocarbon (14C). The most frequently used "14C-dates-as-data" approach of creating Summed Probability Distributions (SPDs) is not statistically valid, or coherent, and can provide highly misleading inference. Here, we provide an alternative method with a rigorous statistical underpinning that also provides valuable additional information on potential changepoints in the rate of events. Furthermore, unlike current SPD alternatives, our summarisation approach does not restrict users to pre-specified, rigid, summary formats (e.g., exponential or logistic growth) but instead flexibly adapts to the dates themselves. Our methodology ensures more reliable "14C-dates-as-data" analyses, allowing us to better assess and identify potential signals present. We model the occurrence of events, each assumed to leave a radiocarbon sample in the archaeological/environmental record, as an inhomogeneous Poisson process. The varying rate of samples over time is then estimated within a fully-Bayesian framework using reversible-jump Markov Chain Monte Carlo (RJ-MCMC). Given a set of radiocarbon samples, we reconstruct how their occurrence rate varies over calendar time and identify if that rate contains statistically-significant changes, i.e., specific times at which the rate of events abruptly changes. We illustrate our method with both a simulation study and a practical example concerning late-Pleistocene megafaunal population changes in Alaska and Yukon.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».