Experience in the Application of Non-Invasive Geophysical Methods in Solving Problems of Archeology
Bibliographic record
Abstract
На сегодняшний день в мировой практике применение неинвазивных геофизических методов при решении археологических задач является неотъемлемой частью работ на начальном этапе исследований. В статье рассматривается опыт применения малоглубинной геофизики на различных археологических объектах Наманганской, Джизакской и Сурхандарьинской областей Республики Узбекистан. Целью работ являлось изучение древних погребений курганного типа, выделение культурного слоя на местах стоянок древних людей, а также исследование построек и объектов жизнедеятельности городищ Кушанского периода территории Северной Бактрии. Исследования проводились лабораторией «Геофизики и наноминералогии» Центра передовых технологий комплексом геофизических методов, включающем в себя магниторазведку, георадиолокационную съемку и электротомографию (ЭТ). Магнитная съемка проводилась с помощью протонных магнитометров Geometrics 856АХ (США), при этом расстояние между датчиками составляло 50 см, таким образом шаг между точками измерений и профилями составлял 50 см. Георадарные измерения выполнялись георадаром PulseEKKO PRO компании Sensors & Software (Канада) по системе сеточных профилей с шагом между профилями 1 м и антенной с центральной частотой 100 МГц. При электроразведочных измерениях методом ЭТ использовался 72 электродный георезистивиметр M.A.E. X-612EM (Италия) различными расстановками с учетом глубины и размеров объекта исследований. Применение геофизических методов позволяет определять различные археологические объекты в соответствии с изучаемым физическим полем, тем самым комплексирование методов дает возможность получить объектно-направленную информацию, при этом не нарушая целостность изучаемых объектов. В результате обработки и интерпретации полевого материала были получены карты, схемы, разрезы и глубинные срезы по геофизическим данным в пределах исследованных площадок с выделением аномалий, которые могут быть связаны с археологическими объектами. Результаты проведенных раскопок, подтверждают достоверность исследований. To date, in world practice, the use of non-invasive geophysical methods in solving archaeological problems is an integral part of the work at the initial stage of research. In the article the experience of using near-surface geophysics on different archaeological sites of Namangan, Djizak and Surkhandarya regions of the Republic of Uzbekistan is considered. The aim of the work was to study ancient burials of kurgan type, to identify cultural layer at the sites of ancient people standing and to study constructions and objects of vital activity of the Kushan period sites in the territory of Northern Bactria. Researches were carried out by the laboratory “Geophysics and nanomineralogy”of the Center of Advanced Technologies by a complex of geophysical methods including magnetic surveying, georadiolocation surveying and electrotomography (ET). The magnetic survey was carried out using Geometrics 856AX proton magnetometers (USA), with a distance of 50 cm between the sensors, so the step between the measurement points and the profiles was 50 cm. GPR measurements were carried out with a PulseEKKO PRO georadar of Sensors&Software company (Canada) using a grid profile system with a step between profiles of 1 m and an antenna with a central frequency of 100 MHz. During the electrical prospecting measurements by ET method a 72-electrode M.A.E. georesistivity meter was used. X-612EM (Italy) was used with different formations taking into account depth and size of the investigation object. Application of geophysical methods allows to determine different archaeological objects in accordance with the physical field under study, thereby the combination of methods makes it possible to obtain object-directed information, while not violating the integrity of the objects under study. As a result of processing and interpretation of field material were obtained maps, diagrams, sections and depth sections on geophysical data within the investigated sites with the allocation of anomalies that may be associated with archaeological objects. The results of the excavations, confirm the reliability of the research.
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 | 0.009 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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.
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".