Modeling Temporal Uncertainty in Historical Datasets
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23330%2F23%3A43971021" target="_blank" >RIV/49777513:23330/23:43971021 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://ceur-ws.org/Vol-3558/paper5123.pdf" target="_blank" >https://ceur-ws.org/Vol-3558/paper5123.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Modeling Temporal Uncertainty in Historical Datasets
Popis výsledku v původním jazyce
This paper explores several approaches to assess temporal trends within archaeological and historical datasets containing records marked with signifcant extent of uncertainty accompanying their dating. We evaluate the strengths and pitfalls of these methodologies by employing two datasets: one comprising ancient shipwrecks and the other ancient Greek inscriptions. While these objects can, in principle, be precisely dated to specific years, they are often assigned broader date ranges, spanning centuries or longer historical periods. We propose that the most promising approaches involve using these date ranges as defining probabilities. By randomly assigning specific dates based on these probabilities, we enable hypothesis testing for temporal trends. As we want to encourage other scholars to employ the methods we propose, we offer a detailed description of the implementation of these methods using functions from the Python tempun package.
Název v anglickém jazyce
Modeling Temporal Uncertainty in Historical Datasets
Popis výsledku anglicky
This paper explores several approaches to assess temporal trends within archaeological and historical datasets containing records marked with signifcant extent of uncertainty accompanying their dating. We evaluate the strengths and pitfalls of these methodologies by employing two datasets: one comprising ancient shipwrecks and the other ancient Greek inscriptions. While these objects can, in principle, be precisely dated to specific years, they are often assigned broader date ranges, spanning centuries or longer historical periods. We propose that the most promising approaches involve using these date ranges as defining probabilities. By randomly assigning specific dates based on these probabilities, we enable hypothesis testing for temporal trends. As we want to encourage other scholars to employ the methods we propose, we offer a detailed description of the implementation of these methods using functions from the Python tempun package.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
60102 - Archaeology
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju
Ostatní
Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the Conference on Computational Humanities Research 2023
ISBN
—
ISSN
1613-0073
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
13
Strana od-do
413-425
Název nakladatele
CEUR-WS
Místo vydání
Paříž
Místo konání akce
Paříž
Datum konání akce
6. 12. 2023
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—