Sorghum and Finger Millet Cultivation during the Aksumite Period: Insights from Ethnoarchaeological Modelling and Microbotanical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Cross-cultural models are a useful tool to generate hypotheses about the past using ethnographic data, especially when they can be validated against the archaeological record. In this paper, we propose the use of computer modelling techniques to gain insights into the agricultural history in the northern Horn of Africa of two key staple crops, i.e. finger millet (Eleusine coracana) and sorghum (Sorghum bicolor). To date, our understanding of the role of these cereals in the past economies of the region has been hindered by preservation issues and the limited number of systematic archaeobotanical research programs. By building predictive models that combine published ethnographic literature and environmental datasets on a global level, we can generate hypotheses about past agricultural systems in the northern Horn. The ability of the models to predict local agricultural practices in the area was tested against ethnoarchaeological observations in Gulo Makeda (Tigrai, Ethiopia). Archaeobotanical data from an archaeological site in the area, i.e. Ona Adi (ca. 750 BCE – CE 700), was used to assess the model’s predictions when applied to the archaeological record. According to our results, the rainfed agriculture of finger millet and sorghum was already in place during the Aksumite period (ca. 50 BCE – CE 800) around the main centres of settlement articulation. These results are supported by the phytolith assemblage from Ona Adi, which records the presence of water-stressed Chloridoideae and Panicoideae grasses throughout the occupation of the site.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».