A New Framework for Landscape Research in Archaeology
NeFLaRA (A New Framework for Landscape Research in Archaeology) is an interdisciplinary project that will help address landscape archaeology’s most fundamental challenge: the inherent uncertainty in archaeological reconstructions...
NeFLaRA (A New Framework for Landscape Research in Archaeology) is an interdisciplinary project that will help address landscape archaeology’s most fundamental challenge: the inherent uncertainty in archaeological reconstructions of past landscapes as a result of the fragmentary nature of archaeological data. Landscape archaeology studies the relationship between past societies and their environments. Computational and other methods in archaeological landscape research, and the humanities more broadly, focus almost exclusively on spatial elements, although there is a clear notion that time and histories are fundamentally connected to the landscape. Yet, this dominance of space in landscape research suffers from the major challenge of the fragmentary nature of archaeological data, particularly when this data comes from a ‘non-systematic’ regional survey as opposed to ‘systematic total area’ survey. While landscape archaeology has benefited from computational developments, a protocol to overcome the embedded uncertainty on spatial data is absent. By defining best practices, identifying optimal methods and outlining clear protocols for different datasets and spatial analyses, this project will create a new robust quantitative framework for more accurate computational models of past landscapes, improving their reliability and enhancing their interpretative potential. To achieve this, NeFLaRA will focus on three methodological gaps: (1) the lack of validated methods for quantifying the uncertainty of non-systematic regional archaeological data and models, (2) the poorly explored field of research combining spatial analysis (statistics and geographical information systems [GIS]) and network analysis to study non-systematic regional databases, and (3) the lack of a best practice guidelines and method pipelines for geo-visual representations that take into account uncertainty in multiscalar spatial data.ver más
05-11-2024:
Cataluña Gestión For...
Se abre la línea de ayuda pública: Gestión Forestal Sostenible para Inversiones Forestales Productivas para el organismo:
04-11-2024:
Doctorados industria...
Se ha cerrado la línea de ayuda pública: Formación de doctores y doctoras de las universidades del Sistema universitario de Galicia (SUG) en empresas y centros de innovación y tecnología para el organismo:
04-11-2024:
PERTE-AGRO2
Se ha cerrado la línea de ayuda pública: PERTE del sector agroalimentario
Seleccionando "Aceptar todas las cookies" acepta el uso de cookies para ayudarnos a brindarle una mejor experiencia de usuario y para analizar el uso del sitio web. Al hacer clic en "Ajustar tus preferencias" puede elegir qué cookies permitir. Solo las cookies esenciales son necesarias para el correcto funcionamiento de nuestro sitio web y no se pueden rechazar.
Cookie settings
Nuestro sitio web almacena cuatro tipos de cookies. En cualquier momento puede elegir qué cookies acepta y cuáles rechaza. Puede obtener más información sobre qué son las cookies y qué tipos de cookies almacenamos en nuestra Política de cookies.
Son necesarias por razones técnicas. Sin ellas, este sitio web podría no funcionar correctamente.
Son necesarias para una funcionalidad específica en el sitio web. Sin ellos, algunas características pueden estar deshabilitadas.
Nos permite analizar el uso del sitio web y mejorar la experiencia del visitante.
Nos permite personalizar su experiencia y enviarle contenido y ofertas relevantes, en este sitio web y en otros sitios web.