Is Archaeology a science? Insights and imperatives from 10,000 articles and a year of reproducibility reviews
Notice bibliographique
Résumé
The status of archaeology as a science has been debated for decades and influences how we practice and teach archaeology. This study presents a novel bibliometric assessment of archaeology’s status relative to other fields using a hard/soft framework. It also presents a systematic review of computational reproducibility in published archaeological research. Reproducibility is a factor in the hardness/softness of a field because of its importance in establishing consensus. Analyzing nearly 10,000 articles, I identify trends in authorship, citation practices, and related metrics that position archaeology between the natural and social sciences. A survey of reproducibility reviews for the Journal of Archaeological Science reveals persistent challenges, including missing data, unspecified dependencies, and inadequate documentation. To address these issues, I recommend to authors basic practical steps such as standardized project organization and explicit dependency documentation. Strengthening reproducibility will enhance archaeology’s scientific rigor and ensure the verifiability of research findings. This study underscores the urgent need for cultural and technical shifts to establish reproducibility as a cornerstone of rigorous, accountable, and impactful archaeological science.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,185 | 0,535 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,062 | 0,049 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,017 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».