Sourcing obsidian from Tell Aswad and Qdeir 1 (Syria) by SEM-EDS and EDXRF: Methodological implications
Bibliographic record
Abstract
Alors que les études de provenance de l’obsidienne ont longtemps représenté un moyen efficace de reconstruire les interactions socio-économiques du passé, l’utilisation de méthodes destructives a restreint la plupart de ces études à l’analyse de seulement quelques artefacts par site. Les méthodes non destructives permettent de caractériser plus de matériel, nous prodiguant ainsi des données plus « solides » sur lesquelles fonder nos interprétations. Nous présentons ici ce type d’étude, utilisant l’EDXRF le MEB-EDS pour analyser deux assemblages provenant de Tell Aswad et Qdeir 1, deux sites néolithiques syriens. Cette étude démontre deux points principaux. Premièrement, nous prouvons, pour la première fois, que le MEB-EDS peut jouer un rôle important dans la discrimination des sources de Bingöl A et Nemrut Dağ, deux des plus importantes sources du Proche-Orient durant la Préhistoire, tandis que la rapidité de l’EDXRF a permis l’analyse d’un nombre statistiquement plus représentatif d’artefacts, nous apportant une meilleure vue d’ensemble de la série lithique en question. Cela nous a permis de noter des tendances diachroniques dans l’approvisionnement en matière première du site et de remarquer des matières premières non relevées lors de précédentes études de moins grande envergure sur l’obsidienne de Qdeir 1.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".