Niveaux de compétence et apprentissage dans l’artisanat des matières osseuses au Paléolithique : considérations théoriques et cas d’études archéologiques
Notice bibliographique
Résumé
Cet article traite de la transmission interindividuelle et intergénérationnelle des savoir-faire dans l’artisanat des matières osseuses au Paléolithique supérieur. Quelles connaissances du monde animal et des matières dures associées sous-tendent cet artisanat ? Quelles habiletés motrices étaient nécessaires selon les registres de production ? Comment reconnaître les auteurs (apprentis, expérimentés, experts) des productions osseuses ? Et quels types d’apprentissage et/ou d’enseignement ont pu être le vecteur de la transmission ? Pour explorer ces questions on abordera en premier lieu le cadre théorique lié à l’apprentissage - en tant que mécanisme neurocognitif universel et en tant que pratique sociale - en nous appuyant sur des ressources pluridisciplinaires issues des sciences du mouvement et de la cognition, de l’anthropologie, de l’ethnologie et de l’archéologie. Ce prélude méthodologique nous permettra de poser un certain nombre de prérequis et de définir le sens de certains mots ou concepts structurant notre propos. Ensuite, nous traiterons de la portée heuristique de cette problématique et des moyens d’interroger le registre archéologique sous cet angle, à partir d’exemples multi-matériaux de la Préhistoire ancienne et récente et de l’ethnographie. On considérera à cette occasion les spécificités de l’industrie osseuse ainsi que les lacunes avec lesquelles il nous faut composer. Ceci nous permettra de proposer une réflexion sur les critères susceptibles de renseigner une hiérarchisation des compétences face à une production donnée et de discuter des biais conceptuels pouvant conduire à une surinterprétation des données. Pour finir, nous illustrerons notre propos par quelques cas archéologiques détaillés, issus de différents contextes géographiques (France et Russie) et se rapportant principalement au Gravettien (environ 32-24 ka cal. BP).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».