Where the Grass is Greener — Large-Scale Phenological Patterns and Their Explanatory Potential for the Distribution of Paleolithic Hunter-Gatherers in Europe
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A unique property of the Paleolithic record is the possibility to observe human societies in large areas and over long periods of time. At these large spatial and temporal scales, a number of interesting phenomena can be observed, such as dynamics in the distribution of populations in relation to equally large-scale environmental patterns. In this paper, we focus on phenological patterns of vegetation and discuss their explanatory potential for differences in site densities in different periods and parts of Europe. In particular, we present a case-transferable approach to diachronically estimate the timing of the vegetation period and resulting phenological gradients. We discuss results for two complementary case studies. First, we look at the Aurignacian in Western and Central Europe, a period of dynamic population dispersal in a topographically heterogeneous region. Second, we focus on the Middle and Late Upper Paleolithic in the East European Plain, a period after the arrival of anatomically modern humans in a topographically rather uniform area. We visualize phenological trajectories and boundaries otherwise invisible in the archaeological record with certain explanatory potential for the observed archaeological patterns. Importantly, we do not intend to reconstruct specific plant communities or dispersal routes of animals or humans. Rather, we aim at highlighting gradients which in themselves and on small temporal scales might be comparatively weak, but over the course of millennia may potentially influence the distribution of animal biomass and human populations by biasing the aggregate of at times opposing actions of individuals towards particular directions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».