Pierre Guibert, Petra Urbanová, Guillaume Guérin, Norbert Mercier, Chantal Tribolo, Kristina Jørkov Thomsen, Hélène Valladas, Christelle Lahaye, Benoit Combès, IRAMAT-Centre de recherche en physique appliquée à l’archéologie (IRAMAT-CRP2A), Institut de Recherches sur les Archéomatériaux (IRAMAT), Université d'Orléans (UO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bordeaux Montaigne-Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM)-Université d'Orléans (UO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Bordeaux Montaigne-Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM), Technical University of Denmark [Lyngby] (DTU), Géochrononologie Traceurs Archéométrie (GEOTRAC), Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement [Gif-sur-Yvette] (LSCE), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ), Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM)-Université d'Orléans (UO)-Université Bordeaux Montaigne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM)-Université d'Orléans (UO)-Université Bordeaux Montaigne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Vision, Action et Gestion d'informations en Santé (VisAGeS), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM)-Université d'Orléans (UO)-Université Bordeaux Montaigne (UBM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Technologie de Belfort-Montbeliard (UTBM)-Université d'Orléans (UO)-Université Bordeaux Montaigne (UBM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Danmarks Tekniske Universitet = Technical University of Denmark (DTU)
International audience; While reviews of comparisons between multi-grain OSL ages and independent chronological information are available in the literature, there is hardly any such performance test for single-grain OSL ages. And yet, this is all the more needed as the interpretation of single-grain dose distributions remains a difficult task, given the typically considerable dispersion in equivalent dose values measured by OSL – and the numerous sources of such dispersion in measurements. Here, we present the study of 19 samples for which independent age control is available, and whose ages range from 2 to 46 ka. Based on multi-grain OSL age estimates, these samples are presumed to have been both well-bleached at burial, and unaffected by mixing after deposition. Two ways of estimating single-grain ages are then compared: the standard approach on the one hand, consisting of applying the Central Age Model to De values determined with the Analyst software; on the other hand, the central dose model recently proposed by Combès et al. (Combès, B., Philippe, A., Lanos, P., Mercier, N., Tribolo, C., Guerin, G., Guibert, P., Lahaye, C., in press. Quaternary Geochronology). The median of the relative discrepancy between single-grain OSL and reference ages is about twice as large for the standard approach (12%) as with the Bayesian model (7%). Statistical tests show that, based on our (limited) dataset, the difference between the two models seems to be significant for samples in the age range 4–46 ka. Finally, the influence of various factors on the (in-)accuracy of single grain OSL ages is discussed; it appears that the accuracy of ages estimated in a standard way decreases when age is increased, while the Bayesian model seems more robust. This study also shows that (i) there is no 20% limit on the CAM overdispersion parameter for well-bleached samples; (ii) dose recovery experiments do not seem to be a very reliable tool to estimate the accuracy of a SAR measurement protocol for age determination.