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Record W2887953529 · doi:10.2218/jls.v4i2.2542

Industrie néolithique de longues lames en obsidienne, l’exemple d’Aknashen-Khatunarkh (Arménie, début du VIe millénaire) : sur la piste des premiers débitages par pression

2017· article· fr· W2887953529 on OpenAlexafffund
Jacques Chabot

Bibliographic record

VenueJournal of Lithic Studies · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPleistocene-Era Hominins and Archaeology
Canadian institutionsUniversité Laval
FundersCentre National de la Recherche ScientifiqueUniversité Laval
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Aknashen (autrefois appelé Khatunakh) est un petit village néolithique de la vallée de l’Ararat localisé à 25 km de Erevan (capitale de l’Arménie) et à 5 km au sud-ouest d’Echmiadzin (Vagharshapat). Aknashen est également situé à seulement six kilomètres d’un autre village néolithique qui lui est contemporain : Aratashen, site pour lequel nous avons récemment publié une étude tehnologique du matériel lithique en obsidienne. Des fouilles ont eu lieu chaque année à Aknashen depuis 2004. En ce qui concerne le matériel lithique, ces travaux ont permis de mettre au jour deux chaînes opératoires principales de matériel en obsidienne (matière très abondante dans cette région) : l’une est peu élaborée sur éclats (expedient tools) et l’autre concerne la confection de longues lames régulières selon plusieurs techniques de débitage. Le présent article portera sur l’industrie laminaire de longues lames régulières obtenues par différentes techniques : pression debout à la béquille, pression au levier et percussion indirecte. La ou les chaînes opératoires qui concernent ces artefacts ne peuvent être reconstituées en entier puisque des éléments manquent et nous ne pouvons pas savoir de façon absolue si par exemple les fines lames débitées par pression à la béquille ont été obtenues après le débitage et la réduction progressive de nucléus d’abord taillés par percussion indirecte, puis par pression au levier. Mais même si divers facteurs nous échappent, dont aussi notamment les lieux exacts où s’est déroulé le débitage, même si la présence d’une panoplie de produits de débitage laisse présumer que le tout se soit déployé en tout ou en partie sur le site, une étude attentive de ce matériel a permis de diagnostiquer les techniques utilisées, mais aussi d’observer le grand niveau de savoir-faire des spécialistes qui ont effectués ce travail de pointe. De façon générale, la pression à la béquille, ainsi que la percussion indirecte, sont les deux techniques d’obtention de longues lames les mieux connues, alors que la pression au levier, même si identifiées dans plusieurs cultures du Néolithique à l’Âge du bronze a fait l’objet de peu d’études de ce genre jusqu’ici. Non seulement ce savoir-faire de haut niveau gagne-t-il à être connu d’un point de vue technologique, mais la reconnaissance du débitage par pression au levier, peut justement constituer un marqueur culturel précieux pour en arriver à caractériser des cultures, des échanges et éventuellement des mouvements ou contacts entre populations. Dans le cadre de cet article, les principaux spécimens liés à l’identification de chaque technique seront présentés, décrits et commentés et ce matériel sera replacé dans une perspective plus large pour la compréhension de cette culture et de ses origines, autant d’un point de vue de l’histoire des techniques et des savoir-faire que pour la connaissance des origines de ce Néolithique encore mal connu. Comme ces recherches sont encore relativement jeunes, bien des aspects sont encore à confirmer et ceci fait partie de travaux qui se poursuivront dans les années à venir.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.021
Threshold uncertainty score0.041

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.002

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 head0.052
GPT teacher head0.343
Teacher spread0.291 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations2
Published2017
Admission routes2
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