Disease and Trauma in Past Southern African Communities: Archaeological Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For thousands of years, all southern African communities survived through hunting and gathering. Within the past two millennia subsistence strategies diversified to include pastoralism, farming, and most recently Eurocentric industry in a colonialist framework. Each of these strategies is distinctive with respect to the way diseases and musculoskeletal trauma affected people’s health. Using methods arising from palaeopathology, forensic anthropology, and archaeology, studies have assessed human skeletons to explore these patterns. Evidence of infectious disease is negligible among hunter-gatherers of the region, but there are examples of environmental and inherited diseases, as well as fatal and near-fatal traumatic injuries. While some trauma may be linked to environmental hazards and predation, other cases appear to reflect intergroup aggression. Non-specific stress indicators suggest possible new challenges to hunter-gatherer health around the time when pastoralism is first discerned archaeologically. Among Iron Age African farmers, who reached the region about 1,700 years ago, the evidence for infectious diseases is equivocal. Investigations are hampered by the rather small sample sizes. In some cases, reburial of excavated remains precludes research using newer methods. Evidence of infectious disease is minimal among all Indigenous groups prior to the disruptions associated with European arrival. After European arrival, there is clear evidence of various infectious diseases affecting Indigenous communities, and the patterns of traumatic damage to the skeleton are more dramatic. Among cemeteries of mine workers from colonial-era settings, the effects of occupational trauma are apparent. The evidence from archaeology is consistent with that of written documents, confirming the destructive impact of colonial practices on the Indigenous populations of southern Africa.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,086 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».