L’exploitation du bois de caribou chez les peuples yupiit pendant la période précontact (Nunalleq, GDN-248)
Bibliographic record
Abstract
L’exploitation du bois de caribou chez les peuples yupiit pendant la période précontact restait assez méconnue avant la mise au jour du site de Nunalleq (sud-ouest alaskien). Exceptionnel par la richesse et la préservation de ces niveaux d’occupation, ce gisement a livré plus de 3400 vestiges d’industrie osseuse dont l’étude est en cours. Les modalités d’approvisionnement en bois de caribou, ainsi que les modes de fabrication et d’utilisation des artefacts réalisés à partir de cette matière première dominante sont analysés. L’étude typologique et technologique menée a montré de fortes régularités dans les procédés techniques utilisés. Ils sont appliqués de la même manière quels que soient le module du bois et son type d’acquisition (bois de mue ou de massacre). Les quelques variations par rapport à la norme répondraient essentiellement, pour certains bois, à des contraintes morphologiques et/ou à des besoins fonctionnels immédiats. Malgré le durcissement des conditions environnementales et l’intensification des conflits connus dans la région au cours du Petit Âge Glaciaire, les occupants yupiit de Nunalleq ont fait preuve d’une forte résilience, les changements entre les différentes phases d’occupation sont relativement mineurs.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".