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Record W2563856945 · doi:10.7202/1038147ar

Représentation matérielle de la chaîne opératoire de traitement des peaux sur des sites paléoesquimaux du Nunavik

2016· article· fr· W2563856945 on OpenAlexfundvenueno aff
Marie-Michelle Dionne

Bibliographic record

VenueÉtudes/Inuit/Studies · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPleistocene-Era Hominins and Archaeology
Canadian institutionsnot available
FundersSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversité Laval
KeywordsHumanitiesPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

La compréhension de la fonction réelle des outils retrouvés en contexte archéologique offre un accès privilégié aux modes de vie et aux organisations socioéconomiques du passé. La fonction peut être retracée grâce à l’analyse des dynamiques d’usure et des combinaisons diagnostiques de traces d’utilisation (tracéologie). La notion de fonction ne réfère pas seulement à ce à quoi un objet a servi, mais également au rôle qu’il a pu jouer au sein d’une organisation socioéconomique donnée, constituée de chaînes opératoires techniques. La fonction qu’occupe un outil au sein d’une chaîne opératoire est représentative de choix techniques appliqués dans le cadre d’un ensemble culturel, évoluant dans un contexte physique spécifique. La quête de la fonction exige non seulement la constitution d’une base de données des dynamiques d’usure réalisée en milieu contrôlé mais également des expérimentations ethnoarchéologiques. L’étude de la représentation matérielle de la chaîne opératoire de traitement des peaux sur trois sites paléoesquimaux du Nunavik, Pita (KcFr-5), Tivi Paningayak (KcFr-8A) et Tayara (KbFk-7), a permis d’interpréter et de comprendre la fonction réelle des catégories d’outils sélectionnées, pour finalement identifier des activités féminines dans la société dorsétienne et son économie.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.593
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.008
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.061
GPT teacher head0.348
Teacher spread0.287 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
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

Citations2
Published2016
Admission routes2
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