Sharp Force Trauma and Chop Mark Identification Bias: Experimental Evidence on the Effects of Bone Morphology, Cortical Thickness, and Ax Material
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Sharp force trauma (SFT) is the main criterion used to identify chop mark butchery in zooarchaeology, yet its reliability as a diagnostic feature has not been systematically tested. Chop marks reflect both cutting and fracturing processes and exhibit characteristics of both sharp and blunt trauma. When present, SFT creates a distinct anthropogenic surface that is easily recognizable, whereas chops lacking SFT can resemble general fracture surfaces. This study investigates the potential bias within chop mark analysis by testing how bone type, cortical thickness, and ax material influence the presence and magnitude of SFT. Medium‐sized mammal femora and cervical vertebrae were impacted using stone, copper, bronze, iron, and modern steel ax heads under controlled energy conditions using the Instron 9440 Drop Tower System. Results modeled with a Bayesian hurdle‐lognormal framework show that bone morphology and tool material jointly determine SFT formation and depth. Iron and steel axes generated SFT more often and with greater depth than stone or copper axes, while femora produced significantly less visible SFT than vertebrae. Reliance on SFT as the main diagnostic criterion introduces material and mechanical bias, obscuring evidence of certain tool types and distorting interpretations of butchery behavior.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».