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Enregistrement W4308324112 · doi:10.1016/j.quascirev.2022.107826

Lacustrine geoarchaeology in the central Kalahari: Implications for Middle Stone Age behaviour and adaptation in dryland conditions

2022· article· en· W4308324112 sur OpenAlexfundno aff
David S.G. Thomas, Sallie L. Burrough, Sheila Coulson, Sarah Mothulatshipi, David J. Nash, Sigrid Staurset

Notice bibliographique

RevueQuaternary Science Reviews · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePleistocene-Era Hominins and Archaeology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of EnvironmentUniversity of BrightonUniversitetet i OsloLeverhulme TrustUniversity of Ottawa
Mots-clésStructural basinGeologyMiddle Stone AgeGeographyResource (disambiguation)ArchaeologyPhysical geographyPaleontologyPleistocene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Middle Stone Age (MSA) was a time of great human adaptation and innovation. In southern Africa, coastal locations have been viewed as key places for the development of human resource use and behaviour, with the dryness of the continental interior after c.130 ka regarded as both an obstacle to occupation and a limit on behaviour. Newly excavated MSA sites on the floor of the now-dry palaeolake Makgadikgadi basin, central Botswana, along with accompanying environmental data, have provided a significant opportunity to reassess the nature of MSA adaptation to, and behaviour under, dry conditions. Excavated sites dated to 80–72 ka and post 57 ka reveal purposeful early human use of an extensive 60,000 km2 lacustrine basin during dry, as opposed to lake-high, phases, as well as highlighting movement strategies for tool-making resource procurement. Findings have significant implications for theories of early human mobility and innovation, as well as for understanding the drivers, constraints and opportunities for the use of drylands. The deliberate selective movement of lithic raw materials within the basin for artefact manufacture evidences thoughtful adaptation to dry conditions within the lake basin. This research shows that open-air sites in the Kalahari drylands of central southern Africa can make important contributions to debates surrounding the development of human-environment relationships during the MSA, as well as challenging narratives of a hostile and largely empty landscape.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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