Modelo preditivo para o povoamento proto-histórico da Beira interior (Centro de Portugal): construção do modelo e primeiros resultados

• Autores: Marta Estanqueiro, Marcos Osório, Raquel Vilaça
• Localización: Arqueología en el Valle del Duero: del Paleolítico a la Edad Media / coord. por Noelia Hernández Gutiérrez, Javier Larrazábal Galarza, Rodrigo Portero Hernández, 2018, ISBN 978-84-947952-1-3, págs. 297-314
• Idioma: portugués
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    Apresentam-se os resultados do estudo desenvolvido na região da Beira Interior (Centro de Portugal), com vista à construção de um mapa preditivo das zonas de provável ocorrência de povoamento proto-histórico, desenvolvido apenas com software livre.

    Procurou-se compreender alguns dos fatores que levaram à escolha de determinados locais habitados nessa fase cronológica, analisando-se 15 potenciais variáveis ambientais e culturais, das quais apenas 4 foram selecionadas para o modelo final, sendo três destas de carácter cultural, salientando-se assim a importância da inclusão deste tipo de preditores nos modelos arqueológicos. Este foi obtido através de uma regressão logística binária multivariada com bootstrap, apresentando o mapa preditivo resultante quatro classes de probabilidade: baixa, média, alta e muito alta, correspondendo as últimas a 1.5% da área em estudo e um Índice de ganho de Kvamme de 0.975.

    Foi realizada uma validação teórica através de uma amostra de sítios conhecidos, pretendendo-se no futuro dar continuidade ao ensaio por meio de prospeções no terreno.

  • English

    The results of the study conducted in the region of Beira Interior (Central Portugal) are presented, aiming the creation of a predictive map that helps to identify probable areas of occurrence of proto-historic settlements, using only free software.

    For a better understanding of some of the factors that led to the choice of certain inhabited places with this chronology, 15 environmental and cultural variables were analyzed, of which only 4 were selected for the final model, three of these were cultural, thus stressing the importance of including this type of predictors in archaeological models. This was achieved through a multivariate binary logistic regression with bootstrapping, having the resulting map four probability classes: low, medium, high and very high, corresponding the latest to 1.5% of the study area and yielding a value of 0.975 for the Kvamme gain Index.

    A theoretical validation was performed using a sample of known sites, intending in the future to continue testing through field work.