Ichnology in paleoanthropology and archaeology
Notice bibliographique
Résumé
And what had he felt, I asked Mario, when he’d seen it there, the huella ? “One thing is to see artifacts presumably made by somebody and another is to see the pisada someone made, what their foot left in the earth. That’s what gives you the sense of humanity, right?” Ariel Dorfman Desert Memories (2004) While the previous chapter deals with processes occurring at the scale of deep time, we now move into a more recent past, a time witnessing human activities. For the implications of trace fossils in paleoanthropology, information is based on the study of human fossil footprints (Kim et al ., 2008a). Human footprints also play a major role in archaeology, although sources of information are found in many other ichnological datasets, such as bioerosion and bioturbation structures, and other vertebrate tracks as well (Baucon et al ., 2008). The aim of this chapter is to review recent research in the area of ichnological applications in paleoanthropology and archaeology. The first half of the chapter will be devoted to review the fossil record of human footprints, from the Pliocene to the Holocene. The second half will explore the uses of ichnology in archaeology.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».