Material Worlds: Interdisciplinary Approaches to Contacts and Exchange in the Ancient Near East : Proceedings of the Workshop held at the Institute for the Study of the Ancient World (ISAW), New York University 7th March 2016
Notice bibliographique
Résumé
Cultural contacts and exchange are constituents of human behavior – ancient and modern. Within archaeology, particularly in that of Western Asia, the topic and related phenomena have been intensively studied during the last decades, leading to a re-evaluation of the cultural and economic, as well as physical landscapes throughout the ancient Near East. The eleven contributions in this book were delivered at a workshop held in 2016 at NYU’s Institute for the Study of the Ancient World by renowned experts in their fields. They address the history of contacts and exchanges in the Bronze and Iron Ages using case studies from different regions and based on different types of sources. The contributions illustrate that the geographical dimension of cultural contacts and exchange networks within West Asia extends far beyond the boundaries of the previously defined contact zone of the ‘Ancient Near East’ and that other systems existed in adjacent regions (Egypt, Arabia as well as Iran, Central Asia, Africa, India, and South Asia), suggesting that the West Asian networks were also part of larger ones. At the same time, it has become clear that a closer look at single case studies of specific material culture datasets is important to better understand the dynamics, scale(s), and extent of contacts and exchanges. Contributing authors: Gojko Barjamovic (Harvard University), Celia J. Bergoffen (Fashion Institute of Technology, New York), Lorenzo D’Alfonso (NYU, New York), Nancy A. Highcock (The British Museum, London), Robert W. Homsher (San Francisco), Alice M. W. Hunt (University of Georgia, Athens), Marta Luciani (University of Vienna), Maria Grazia Masetti-Rouault (École Pratique des Hautes Études, Paris), Beate Pongratz-Leisten (NYU, New York), Lisa Saladino Haney (Carnegie Museum of Natural History, Pittsburgh), Jonathan Valk (University of Helsinki).
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 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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».