Climate seasonality and predictability during the middle stone age and implications for technological diversification in early Homo sapiens
Notice bibliographique
Résumé
Regionalisation is considered to be a hallmark of the Middle Stone Age (MSA) compared to the Early Stone Age. Yet what drove diversification around a shared technological substrate that persisted across Africa for hundreds of thousands of years remains debated. Non-mutually exclusive hypotheses include region-specific styles in manufacture, social signalling, cultural drift between geographically isolated populations, and diverse environmental adaptations, as well as the impacts of unequal research histories and intensities. We explore the potential ecological bases of behavioural diversity during the MSA between two well-studied and diverse areas: eastern and northwestern Africa. We utilise a set of standardised bioclimatic simulations, as well as a time series decomposition algorithm, to determine the nature and extent of regional differences in terms of environmental productivity, seasonality and predictability at MSA sites through time. Our results highlight that, compared to human occupations of eastern Africa, northwestern African MSA occupations are associated with colder, drier and less productive environments, albeit colder, but wetter and more productive compared to surrounding areas, with higher temperature seasonality and more predictable climates across millennia. We then theoretically consider the implications of our results for technological diversification between these two regions during the Middle to Late Pleistocene, such as for the investment in specific risk mitigation strategies for dealing with seasonally mobile resources in northern localities, and the diversification of MSA toolkits in tropical eastern Africa.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».