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Record W2287727701 · doi:10.4000/jgh3

Étude métallographique de deux masses de fer brut et de deux bandages de roues gallo-romains d’Alésia

2014· article· fr· W2287727701 on OpenAlexaff
Paul Merluzzo, Marc Leroy, Claude Grapin

Bibliographic record

VenueRevue archéologique de l’Est · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMetallurgy and Cultural Artifacts
Canadian institutionsMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’étude métallographique de deux masses de fer brut et de deux bandages de roues en fer, provenant de l’agglomération gallo-romaine d’Alésia, découverts lors des fouilles conduites par É. Espérandieu en 1913, apporte des informations significatives sur les techniques de mise en forme et de fabrication de ces types de mobilier, dans la mesure où les découvertes de ces objets sont peu fréquentes et leur étude encore plus rare. Les deux blocs de fer, d’aspect massif (une douzaine de kg chacun) et de forme grossièrement parallélépipédique, et dont les surfaces conservent des empreintes d’outils ayant servi à leur mise en forme, représentent des demi-produits encore relativement bruts parvenant dans l’agglomération pour l’alimentation des ateliers de travail du fer que les fouilles ont mis au jour en de nombreux endroits. Les deux bandages de roue, fabriqués à partir de segments assemblés par soudure, et qui n’ont à l’évidence pas été utilisés, renvoient de manière explicite à une activité de charronnerie, dont témoignent peut-être d’autres indices archéologiques. Leur découverte dans la même cave que les blocs de fer brut, parmi de nombreux autres objets et outils, peut faire penser à un dépôt ou à un stock en relation avec un atelier de forge. À titre d’hypothèse comparative, l’utilisation de plusieurs de ces masses de fer brut a été nécessaire pour élaborer chacun de ces bandages.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.239
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.034
GPT teacher head0.308
Teacher spread0.274 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2014
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