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Enregistrement W7155289035

Una historia de violencia : 3000 años de conflictos interpersonales e intergrupales desde los períodos inicial a colonial temprano en la costa central peruana. Una perspectiva bioarqueológica

2016· dissertation· en· W7155289035 sur OpenAlexaff
María del Carmen Vega Dulanto

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)PersonaSocial impactColonialism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El propósito de este estudio es evaluar las preguntas de investigación sobre el desarrollo de la violencia en la costa central peruana durante los tiempos prehispánico y colonial temprano. Este es el primer estudio que proporciona un análisis diacrónico de la violencia en la costa central. Se probó y falseó una hipótesis nula: que no hay diferencias en la prevalencia y el patrón del trauma a lo largo del tiempo en la costa central del Perú. También se abordaron dos preguntas complementarias: 1) ¿Existe una relación entre los cambios sociopolíticos, las catástrofes naturales, la competencia por los recursos y la violencia? y 2) ¿Cómo afectó la violencia a segmentos específicos de la población (hombres, mujeres, jóvenes y personas de élite y no élite)? Se analizaron más de 700 individuos de 14 muestras diferentes, siguiendo métodos clásicos bioarqueológicos y forenses, y complementado con otras variables como cohorte, causa más probable (malintencionada, accidental, ocupacional o desconocida), letalidad, número mínimo de eventos y estatus social. Esta investigación mostró tres factores que desencadenaron episodios violentos en el área: 1) la aparición de desigualdades sociales/una élite guerrera; 2) crisis sociopolíticas que se produjeron después de la caída de un orden social anterior; y 3) la necesidad de luchar por los recursos, ya sea durante las sequías severas o para controlar los recursos de la región del valle medio. Los hombres (adultos y adolescentes), especialmente los que se dedican a actividades militares o los de menor rango, estuvieron más expuestos a la violencia que el resto de la población. Sin embargo, en momentos en que la violencia aumentó, las mujeres se vieron igualmente afectadas. La comparación de los hallazgos de la costa central con otras regiones andinas mostró que no todas las sociedades reaccionaron de la misma manera ante desafíos sociopolíticos/ambientales similares. Las principales contribuciones de este estudio son su larga perspectiva temporal y su énfasis en la importancia de la complejidad social. Estas perspectivas enriquecerán el debate antropológico sobre la violencia, proporcionando una mejor comprensión de los factores que pueden afectar la forma en que la violencia puede desarrollarse en diferentes situaciones y dentro de diferentes culturas.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,250 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
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