Envolviendo al muerto a orillas del mar: análisis de escaneos tomográficos computarizados de fardos de Ancón y Pachacamac (1100 d. C.-1532 d. C.)
Bibliographic record
Abstract
El objetivo de este trabajo es caracterizar el tratamiento funerario de los individuos enterrados en dos sitios arqueológicos de la costa central del Perú durante períodos tardíos (1100 d. C.-1532 d. C.) y encontrar patrones compartidos por la población general y peculiaridades de dicho tratamiento en cada sitio.La «Necrópolis de Ancón» es una de las áreas funerarias más extensas de los Andes Centrales y fue ocupada por un grupo local cuyas principales actividades habrían sido la pesca y la producción textil. El santuario de Pachacamac fue uno de los oráculos más importantes en tiempos prehispánicos y en él se habrían desempeñado funciones religiosas, administrativas y políticas, además de las domésticas. La muestra de este estudio está compuesta por 26 fardos procedentes de Ancón y 18 de Pachacamac; en ambos casos, corresponden a fardos de mujeres, hombres y niños que representan en su mayoría a población común (no-élite). Este corpus fue analizado mediante una metodología no invasiva ni destructiva con base en escaneos tomográficos computarizados (CT-SCAN).Los resultados evidencian que la práctica de enfardelamiento se generalizó en la costa central como una expresión de tratamiento mortuorio que comparte la simplicidad en la decoración exterior y características al interior que representarían la identidad individual de cada persona en vida, como la posición del cuerpo y sus ofrendas.
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 | 0.000 | 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 | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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".