Peopling Prehistoric Coastlines: Identifying Mid-Holocene Forager Settlement Strategies in Northern Norway
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In circumpolar regions, coastlines offer rich constellations of diverse resources and have long been a focus of human habitation. Despite the rich archaeological records that are located along many northern coastlines, there is a relatively limited understanding of the range of factors that informed local settlement strategies. Northern Norway has one of the world’s longest and best-preserved archaeological records of coastal habitation due to post-glacial uplift. Occupation begins in the early Holocene and appears to peak in the mid-Holocene. Our aim in this paper is to investigate the constraints and opportunities that informed the mid-Holocene settlement patterns, between c. 5000 and 0 BC. We present new data that were generated by intensive field surveys and undertake a qualitative multi-scalar analysis of site-locational choices, evaluating the influences of geography, topography and seasonal resource availability. Having identified stretches of the rugged coast as uninhabitable, we proceeded with analyses of the rest of the coastline. Our results indicate that all major settlements were sited to provide safe boat landing, good vantage points and shelter from storms. From these habitation sites, boat technology would have provided flexible access to diverse resources that were available throughout the year, and within a limited travel radius. We also demonstrate that these settlement strategies contrast with the way that the same coastlines were inhabited by pioneering groups in the early Holocene but appear to have some similarities with mid-Holocene coastal settlement patterns in Newfoundland and the Aleutian Islands. Overall, our results suggest that the multiple resources available along northern coastlines often enabled populations to occupy relatively localized areas for long periods. Longer-range mobility and interaction may instead have been primarily driven by socio-political factors rather than subsistence needs.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».