Impact of human waste management on the estimation of ancient Maya population
Bibliographic record
Abstract
La población de los antiguos mayas se ha estimado tradicionalmente al multiplicar el número de montones de casas descubiertas y el número asumido de personas por hogar en un transecto dado de un sitio de excavación arqueológica. Este enfoque es fundamentalmente débil ya que ambos parámetros clave están sujetos a grandes variaciones a lo largo del tiempo de varios siglos. El resultado omnipresente de este enfoque es que los antiguos mayas son casi siempre interpretados para tener una base muy poblacional, especialmente durante el Período Clásico. Lo que se omite en estudios previos es la demostración de sostenibilidad de tal tamaño de población calculado en comensuración con, entre otras cosas, el manejo efectivo de desechos humanos. La situación de disposición de residuos en la antigua Tikal se agrava por el terreno generalmente plano y la falta de canales de drenaje naturales. Los únicos medios de eliminación de desechos habrían sido los trabajadores manuales que transportaran los desechos que se recolectan diariamente para verterlos en fosas sépticas a cierta distancia de los asentamientos humanos de alta densidad. Hubo una notable ausencia de animales de tiro y máquinas de ruedas, incluidos los vehículos de transporte, lo que podría haber facilitado tales medios de eliminación de desechos. La cuestión problemática de la gestión de los residuos humanos ciertamente habría limitado el tamaño práctico del grupo de población en la antigua Tikal.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
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".