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Record W2912754175 · doi:10.4000/books.psorbonne.19242

Contribution à la reconstitution du paléoenvironnement sur les sites du Bassin parisien de la fin du Paléolithique (18 000-12 000 cal BC)

2019· book-chapter· fr· W2912754175 on OpenAlexaff
Natacha Catz

Bibliographic record

VenueÉditions de la Sorbonne eBooks · 2019
Typebook-chapter
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicPleistocene-Era Hominins and Archaeology
Canadian institutionsMusée de la Civilisation
Fundersnot available
KeywordsGeographyHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

En archéologie environnementale, un des moyens de reconstituer les paysages du passé est d’analyser les restes anthracologiques, carpologiques ou palynologiques. Or ce type d’approche n’est possible que lorsque ces restes sont présents sur le site archéologique en assez grande quantité. Dans le cas des gisements magdaléniens du Bassin parisien, malgré des contextes stratigraphiques exceptionnels, ils livrent des vestiges paléoenvironnementaux pollués ou en assez faible quantité. Comment reconstituer les paysages fréquentés par les magdaléniens dans le cas du Bassin parisien ? Nous proposons d’utiliser deux autres types de sources pour apporter de nouvelles informations sur les paléoenvironnements : la faune et les données palynologiques issues de carottages en contexte non anthropique. Les vestiges fauniques apportent des informations sur les stratégies de chasse des hommes préhistoriques et sur l’écologie des proies visées. La comparaison des données écologiques avec les données palynologiques issues des sites de référence nous permet d’apporter de nouvelles informations pour la reconstitution des environnements fréquentés par les groupes préhistoriques à la fin du Paléolithique. L’analyse des restes fauniques du site de Pincevent a permis de tester cette approche indirecte pour remédier à un manque de sources directes sur l’environnement.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.712
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.009
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.022
GPT teacher head0.250
Teacher spread0.228 · 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 designTheoretical or conceptual
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".

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Citations0
Published2019
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