Locating Mesolithic Hunter-Gatherer Camps in the Carpathian Basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Mesolithic in Eastern Europe was the last time that hunter-gatherer economies thrived there before the spread of agriculture in the second half of the seventh millennium BC. But the period, and the interactions between foragers and the first farmers, are poorly understood in the Carpathian Basin and surrounding areas because few sites are known, and even fewer have been excavated and published. How did site location differ between Mesolithic and Early Neolithic settlers? And where should we look for rare Mesolithic sites? Proximity analysis is seldom used for predictive modeling for hunter-gatherer sites at large scales, but in this paper, we argue that it can serve as an important starting point for prospection for rare and poorly understood sites. This study uses proximity analysis to provide quantitative landscape associations of known Mesolithic and Early Neolithic sites in the Carpathian Basin to show how Mesolithic people chose attributes of the landscape for camps, and how they differed from the farmers who later settled. We use elevation and slope, rivers, wetlands prior to the twentieth century, and the distribution of lithic raw materials foragers and farmers used for toolmaking to identify key proxies for preferred locations. We then build predictive models for the Mesolithic and Early Neolithic in the Pannonian region to highlight parts of the landscape that have relatively higher probabilities of having Mesolithic sites still undiscovered and contrast them with the settlement patterns of the first farmers in the area. We find that large parts of Pannonia conform to landforms preferred by Mesolithic foragers, but these areas have not been subject to investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».