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Enregistrement W4411455735 · doi:10.1038/s41597-025-05330-z

The Open Aurignacian Project: 3D scanning and the digital preservation of the Italian Paleolithic record

2025· article· en· W4411455735 sur OpenAlexafffund
Armando Falcucci, Adriana Moroni, Fabio Negrino, Marco Peresani, Julien Riel‐Salvatore

Notice bibliographique

RevueScientific Data · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePleistocene-Era Hominins and Archaeology
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di FerraraEberhard Karls Universität TübingenEuropean CommissionSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversité de MontréalUniversità degli Studi di SienaDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversità degli Studi di GenovaMinistero della cultura
Mots-clésAurignacianUpper PaleolithicArchaeology3d scanningMiddle Paleolithic3d modelGeographyFocus (optics)Computer scienceGeologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here, we introduce an open-access database of 3D models of stone tools (n = 2,016) from four Early Upper Paleolithic sequences excavated south of the Alps and along Peninsular Italy, including Grotta della Cala, Grotta di Castelcivita, Grotta di Fumane, and Riparo Bombrini. Available through four self-standing Zenodo repositories, these models enable in-depth analysis of core reduction procedures, reduction intensity, and shape variability. Unlike other repositories, this database has been actively used to address archaeological questions, providing a comprehensive demonstration of the use of 3D models in lithic analysis. The Open Aurignacian Project utilizes various scanning devices, including the Artec Spider, Artec Micro, and micro-computed tomography, with a focus on enhancing the reproducibility and accessibility of archaeological data. This paper presents the scanning methodology, dataset organization, and technical validation of the project, while also discussing the scientific potential of these data to foster cross-continental research collaboration. Our open-sharing initiative is designed to stimulate inter-regional studies of human behavioral evolution, offering new opportunities to address questions in Paleolithic studies through the FAIR principles.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,286 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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