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Accounting for uncertainties when mapping past species range shifts
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Edité par APDCA -
Estimer les changements passés de l’aire de répartition des humains au cours du temps est un élément fondamental pour évaluer la contribution relative des facteurs écologiques sous-jacents. Néandertal est l’une des espèces humaines disparues les plus étudiées, mais malgré un grand nombre de données archéologiques disponibles, la chronologie ainsi que les causes de ses extinctions régionales sont toujours méconnues. L’origine de ces incertitudes provient à la fois de l’hétérogénéité spatiale des données disponibles et de nombreuses incohérences liées aux limites des méthodes de datation. Afin d’estimer l’aire de répartition passée de Néandertal, nous décrivons comment prendre en compte et intégrer les incertitudes et les biais des données, de l’échelle du site jusqu’à l’échelle continentale. Cette approche plus holistique et intégrative permet de combiner les bénéfices de larges jeux de données archéologiques et géochronologiques grâce à des outils de modélisation, et de développer une nouvelle génération d’analyses spatiales en archéologie appliquée à l’évolution humaine.. Estimating past changes in the ranges of human species over time is an essential precursor for assessing the relative contribution of potential, underlying ecological drivers of these changes. Neanderthal (Homo neanderthalensis) is the most-studied extinct human species, but despite an abundance of dated archaeological specimens indicating the species’ presence over millennia, the regional timing and main causes of their local and global extinctions remain uncertain. This uncertainty arises from both the spatial heterogeneity of recorded remains and widespread chronological inconsistencies. To infer the distribution of Neanderthals, we describe how to incorporate and account for data uncertainties and biases from the site to the continental scale. A more holistic approach can therefore enable large archaeological and geochronological datasets to be processed for modelling complex spatiotemporal dynamics, and highlights the potential for big-data analyses in spatial archaeology describing human evolution.
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