Onderzoek Romeins grijs aardewerk in Kromme Rijngebied
Bibliographic record
Abstract
Het Kromme Rijngebied, tot nu toe weinig onderzocht voor Romeins grijs aardewerk, staat centraal in een nieuw onderzoeksproject, gesteund door het Archeologiefonds van de AWN. Dit project, geleid door Henk Rebel van AWN-afdeling Utrecht, richt zich op de studie van Low Lands Ware 1, Bataafs grijs, en andere regionale bakselsoorten, met als doel bij te dragen aan het landelijke archeologische onderzoek naar deze aardewerksoorten. Het biedt leden de kans om mee te werken aan wetenschappelijk onderzoek. De AWN-afdeling Utrecht is actief in het selecteren, benoemen, en catalogiseren van Romeins aardewerk, waarbij determinatieproblemen van grijs en oranje/rood aardewerk aanleiding geven tot nader onderzoek. Dit project zal zich richten op het nader onderzoeken en classificeren van Romeins grijs aardewerk in het Kromme Rijngebied, gebruikmakend van recente ontwikkelingen in bakselonderzoek. Het onderzoek beoogt de aanwezigheid, aantallen, en percentages van verschillende soorten grijze baksels vast te stellen, inclusief LLW 1 en Bataafs Grijs, en verschillen in baksel tussen locaties te onderzoeken. Het project heeft al brede steun en interesse gewekt binnen de archeologische gemeenschap, inclusief bijdragen van academici en AWN-leden met diverse expertises. Dit benadrukt de mogelijkheid van wetenschappelijk verantwoord onderzoek door vrijwilligers en de waarde van samenwerking binnen de archeologie.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.050 | 0.010 |
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".