Seeing the Wood for the Trees: Recent Advances in the Reconstruction of Woodland in Archaeological Landscapes Using Pollen Data
Notice bibliographique
Résumé
This paper reviews recent advances in the reconstruction of woodland cover from palynological data. Pollen sequences record the vegetation cover of past landscapes, but translating a pollen diagram into a landscape reconstruction is not straightforward. This paper focuses on the use of pollen records to address three archaeologically relevant problems, the detection of woodland presence and extent in a largely open landscape, the reconstruction of the habitat context of a specific archaeological site, and the detection of woodland management. Research seeking to quantify past land-cover using models of pollen dispersal and deposition has led to the development of algorithms and computer software linking maps of the arrangement of land-cover with simulated pollen records at possible coring points. This software can be used to carry out thought experiments and test competing hypotheses, and also underpins the Multiple Scenario Approach to the reconstruction of past land-cover. Modern datasets of pollen surface samples and associated vegetation abundances are needed to calibrate these models, and can also provide insights into how the pollen record ‘sees’ landscapes, and therefore aid interpretation of past pollen records. We demonstrate how simulation approaches and surface sample studies are improving the scientific basis of reconstruction of past landscapes, and how these approaches offer new opportunities for communication and collaboration between archaeologists and environmental specialists.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».