Analyzing complex data using domain constraints

Data-driven research approaches are becoming increasingly popular in a growing number of scientific disciplines. While a data-driven research approach can yield superior results, generating the required data can be very costly. This frequently leads to small and complex data sets, in which it is impossible to rely on volume alone to compensate for all shortcomings of the data. To counter this problem, other reliable sources of information must be incorporated. In this work, domain knowledge, as a particularly reliable type of additional information, is used to inform data-driven analysis methods. This domain knowledge is represented as constraints on the possible solutions, which the presented methods can use to inform their analysis. It focusses on spatial constraints as a particularly common type of constraint, but the proposed techniques are general enough to be applied to other types of constraints. In this thesis, new methods using domain constraints for data-driven science applications are discussed. These methods have applications in feature evaluation, route database repair, and Gaussian Mixture modeling of spatial data. The first application focuses on feature evaluation. The presented method receives two representations of the same data: one as the intended target and the other for investigation. It calculates a score indicating how much the two representations agree. A presented application uses this technique to compare a reference attribute set with different subsets to determine the importance and relevance of individual attributes. A second technique analyzes route data for constraint compliance. The presented framework allows the user to specify constraints and possible actions to modify the data. The presented method then uses these inputs to generate a version of the data, which agrees with the constraints, while otherwise reducing the impact of the modifications as much as possible. Two extensions of this schema are presented: an extension to continuously valued costs, which are minimized, and an extension to constraints involving more than one moving object. Another addressed application area is modeling of multivariate measurement data, which was measured at spatially distributed locations. The spatial information recorded with the data can be used as the basis for constraints. This thesis presents multiple approaches to building a model of this kind of data while complying with spatial constraints. The first approach is an interactive tool, which allows domain scientists to generate a model of the data, which complies with their knowledge about the data. The second is a Monte Carlo approach, which generates a large number of possible models, tests them for compliance with the constraints, and returns the best one. The final two approaches are based on the EM algorithm and use different ways of incorporating the information into their models. At the end of the thesis, two applications of the models, which have been generated in the previous chapter, are presented. The first is prediction of the origin of samples and the other is the visual representation of the extracted models on a map. These tools can be used by domain scientists to augment their tried and tested tools. The developed techniques are applied to a real-world data set collected in the archaeobiological research project FOR 1670 (Transalpine mobility and cultural transfer) of the German Science Foundation. The data set contains isotope ratio measurements of samples, which were discovered at archaeological sites in the Alps region of central Europe. Using the presented data analysis methods, the data is analyzed to answer relevant domain questions. In a first application, the attributes of the measurements are analyzed for their relative importance and their ability to predict the spatial location of samples. Another presented application is the reconstruction of potential migration routes between the investigated sites. Then spatial models are built using the presented modeling approaches. Univariate outliers are determined and used to predict locations based on the generated models. These are cross-referenced with the recorded origins. Finally, maps of the isotope distribution in the investigated regions are presented. The described methods and demonstrated analyses show that domain knowledge can be used to formulate constraints that inform the data analysis process to yield valid models from relatively small data sets and support domain scientists in their analyses.Datengetriebene Forschungsansätze werden für eine wachsende Anzahl von wissenschaftlichen Disziplinen immer wichtiger. Obwohl ein datengetriebener Forschungsansatz bessere Ergebnisse erzielen kann, kann es sehr teuer sein die notwendigen Daten zu gewinnen. Dies hat häufig zur Folge, dass kleine und komplexe Datensätze entstehen, bei denen es nicht möglich ist sich auf die Menge der Datenpunkte zu verlassen um Probleme bei der Analyse auszugleichen. Um diesem Problem zu begegnen müssen andere Informationsquellen verwendet werden. Fachwissen als eine besonders zuverlässige Quelle solcher Informationen kann herangezogen werden, um die datengetriebenen Analysemethoden zu unterstützen. Dieses Fachwissen wird ausgedrückt als Constraints (Nebenbedingungen) der möglichen Lösungen, die die vorgestellten Methoden benutzen können um ihre Analyse zu steuern. Der Fokus liegt dabei auf räumlichen Constraints als eine besonders häufige Art von Constraints, aber die vorgeschlagenen Methoden sind allgemein genug um auf andere Arte von Constraints angewendet zu werden. Es werden neue Methoden diskutiert, die Fachwissen für datengetriebene wissenschaftliche Anwendungen verwenden. Diese Methoden haben Anwendungen auf Feature-Evaluation, die Reparatur von Bewegungsdatenbanken und auf Gaussian-Mixture-Modelle von räumlichen Daten. Die erste Anwendung betrifft Feature-Evaluation. Die vorgestellte Methode erhält zwei Repräsentationen der selben Daten: eine als Zielrepräsentation und eine zur Untersuchung. Sie berechnet einen Wert, der aussagt, wie einig sich die beiden Repräsentationen sind. Eine vorgestellte Anwendung benutzt diese Technik um eine Referenzmenge von Attributen mit verschiedenen Untermengen zu vergleichen, um die Wichtigkeit und Relevanz einzelner Attribute zu bestimmen. Eine zweite Technik analysiert die Einhaltung von Constraints in Bewegungsdaten. Das präsentierte Framework erlaubt dem Benutzer Constraints zu definieren und mögliche Aktionen zur Veränderung der Daten anzuwenden. Die präsentierte Methode benutzt diese Eingaben dann um eine neue Variante der Daten zu erstellen, die die Constraints erfüllt ohne die Datenbank mehr als notwendig zu verändern. Zwei Erweiterungen dieser Grundidee werden vorgestellt: eine Erweiterung auf stetige Kostenfunktionen, die minimiert werden, und eine Erweiterung auf Bedingungen, die mehr als ein bewegliches Objekt betreffen. Ein weiteres behandeltes Anwendungsgebiet ist die Modellierung von multivariaten Messungen, die an räumlich verteilten Orten gemessen wurden. Die räumliche Information, die zusammen mit diesen Daten erhoben wurde, kann als Grundlage genutzt werden um Constraints zu formulieren. Mehrere Ansätze zum Erstellen von Modellen auf dieser Art von Daten werden vorgestellt, die räumliche Constraints einhalten. Der erste dieser Ansätze ist ein interaktives Werkzeug, das Fachwissenschaftlern dabei hilft, Modelle der Daten zu erstellen, die mit ihrem Wissen über die Daten übereinstimmen. Der zweite ist eine Monte-Carlo-Simulation, die eine große Menge möglicher Modelle erstellt, testet ob sie mit den Constraints übereinstimmen und das beste Modell zurückgeben. Zwei letzte Ansätze basieren auf dem EM-Algorithmus und benutzen verschiedene Arten diese Information in das Modell zu integrieren. Am Ende werden zwei Anwendungen der gerade vorgestellten Modelle vorgestellt. Die erste ist die Vorhersage der Herkunft von Proben und die andere ist die grafische Darstellung der erstellten Modelle auf einer Karte. Diese Werkzeuge können von Fachwissenschaftlern benutzt werden um ihre bewährten Methoden zu unterstützen. Die entwickelten Methoden werden auf einen realen Datensatz angewendet, der von dem archäo-biologischen Forschungsprojekt FOR 1670 (Transalpine Mobilität und Kulturtransfer der Deutschen Forschungsgemeinschaft erhoben worden ist. Der Datensatz enthält Messungen von Isotopenverhältnissen von Proben, die in archäologischen Fundstellen in den zentraleuropäischen Alpen gefunden wurden. Die präsentierten Datenanalyse-Methoden werden verwendet um diese Daten zu analysieren und relevante Forschungsfragen zu klären. In einer ersten Anwendung werden die Attribute der Messungen analysiert um ihre relative Wichtigkeit und ihre Fähigkeit zu bewerten, die räumliche Herkunft der Proben vorherzusagen. Eine weitere vorgestellte Anwendung ist die Wiederherstellung von möglichen Migrationsrouten zwischen den untersuchten Fundstellen. Danach werden räumliche Modelle der Daten unter Verwendung der vorgestellten Methoden erstellt. Univariate Outlier werden bestimmt und ihre möglich Herkunft basierend auf der erstellten Karte wird bestimmt. Die vorhergesagte Herkunft wird mit der tatsächlichen Fundstelle verglichen. Zuletzt werden Karten der Isotopenverteilung der untersuchten Region vorgestellt. Die beschriebenen Methoden und vorgestellten Analysen zeigen, dass Fachwissen verwendet werden kann um Constraints zu formulieren, die den Datenanalyseprozess unterstützen, um gültige Modelle aus relativ kleinen Datensätzen zu erstellen und Fachwissenschaftler bei ihren Analysen zu unterstützen

Which isotopes should we choose? Entropy‐based feature ranking enables evaluation of the information content of stable isotopes in archaeofaunal material

Rationale Methods for multi‐isotope analyses are gaining in importance in anthropological, archaeological, and ecological studies. However, when material is limited (i.e., archaeological remains), it is obligatory to decide a priori which isotopic system(s) could be omitted without losing information. Methods We introduce a method that enables feature ranking of isotopic systems on the basis of distance‐based entropy. The feature ranking method is evaluated using Gaussian Mixture Model (GMM) clustering as well as a cluster validation index (“trace index”). Results Combinations of features resulting in high entropy values are less important than those resulting in low entropy values structuring the dataset into more distinct clusters. Therefore, this method allows us to rank isotopic systems. The isotope ranking depends on the analyzed dataset, for example, consisting of terrestrial mammals or fish. The feature ranking results were verified by cluster analysis. Conclusions Entropy‐based feature ranking can be used to a priori select the isotopic systems that should be analyzed. Consequently, we strongly suggest that this method should be applied if only limited material is available

Analyzing complex data using domain constraints

Data-driven research approaches are becoming increasingly popular in a growing number of scientific disciplines. While a data-driven research approach can yield superior results, generating the required data can be very costly. This frequently leads to small and complex data sets, in which it is impossible to rely on volume alone to compensate for all shortcomings of the data. To counter this problem, other reliable sources of information must be incorporated. In this work, domain knowledge, as a particularly reliable type of additional information, is used to inform data-driven analysis methods. This domain knowledge is represented as constraints on the possible solutions, which the presented methods can use to inform their analysis. It focusses on spatial constraints as a particularly common type of constraint, but the proposed techniques are general enough to be applied to other types of constraints. In this thesis, new methods using domain constraints for data-driven science applications are discussed. These methods have applications in feature evaluation, route database repair, and Gaussian Mixture modeling of spatial data. The first application focuses on feature evaluation. The presented method receives two representations of the same data: one as the intended target and the other for investigation. It calculates a score indicating how much the two representations agree. A presented application uses this technique to compare a reference attribute set with different subsets to determine the importance and relevance of individual attributes. A second technique analyzes route data for constraint compliance. The presented framework allows the user to specify constraints and possible actions to modify the data. The presented method then uses these inputs to generate a version of the data, which agrees with the constraints, while otherwise reducing the impact of the modifications as much as possible. Two extensions of this schema are presented: an extension to continuously valued costs, which are minimized, and an extension to constraints involving more than one moving object. Another addressed application area is modeling of multivariate measurement data, which was measured at spatially distributed locations. The spatial information recorded with the data can be used as the basis for constraints. This thesis presents multiple approaches to building a model of this kind of data while complying with spatial constraints. The first approach is an interactive tool, which allows domain scientists to generate a model of the data, which complies with their knowledge about the data. The second is a Monte Carlo approach, which generates a large number of possible models, tests them for compliance with the constraints, and returns the best one. The final two approaches are based on the EM algorithm and use different ways of incorporating the information into their models. At the end of the thesis, two applications of the models, which have been generated in the previous chapter, are presented. The first is prediction of the origin of samples and the other is the visual representation of the extracted models on a map. These tools can be used by domain scientists to augment their tried and tested tools. The developed techniques are applied to a real-world data set collected in the archaeobiological research project FOR 1670 (Transalpine mobility and cultural transfer) of the German Science Foundation. The data set contains isotope ratio measurements of samples, which were discovered at archaeological sites in the Alps region of central Europe. Using the presented data analysis methods, the data is analyzed to answer relevant domain questions. In a first application, the attributes of the measurements are analyzed for their relative importance and their ability to predict the spatial location of samples. Another presented application is the reconstruction of potential migration routes between the investigated sites. Then spatial models are built using the presented modeling approaches. Univariate outliers are determined and used to predict locations based on the generated models. These are cross-referenced with the recorded origins. Finally, maps of the isotope distribution in the investigated regions are presented. The described methods and demonstrated analyses show that domain knowledge can be used to formulate constraints that inform the data analysis process to yield valid models from relatively small data sets and support domain scientists in their analyses.Datengetriebene Forschungsansätze werden für eine wachsende Anzahl von wissenschaftlichen Disziplinen immer wichtiger. Obwohl ein datengetriebener Forschungsansatz bessere Ergebnisse erzielen kann, kann es sehr teuer sein die notwendigen Daten zu gewinnen. Dies hat häufig zur Folge, dass kleine und komplexe Datensätze entstehen, bei denen es nicht möglich ist sich auf die Menge der Datenpunkte zu verlassen um Probleme bei der Analyse auszugleichen. Um diesem Problem zu begegnen müssen andere Informationsquellen verwendet werden. Fachwissen als eine besonders zuverlässige Quelle solcher Informationen kann herangezogen werden, um die datengetriebenen Analysemethoden zu unterstützen. Dieses Fachwissen wird ausgedrückt als Constraints (Nebenbedingungen) der möglichen Lösungen, die die vorgestellten Methoden benutzen können um ihre Analyse zu steuern. Der Fokus liegt dabei auf räumlichen Constraints als eine besonders häufige Art von Constraints, aber die vorgeschlagenen Methoden sind allgemein genug um auf andere Arte von Constraints angewendet zu werden. Es werden neue Methoden diskutiert, die Fachwissen für datengetriebene wissenschaftliche Anwendungen verwenden. Diese Methoden haben Anwendungen auf Feature-Evaluation, die Reparatur von Bewegungsdatenbanken und auf Gaussian-Mixture-Modelle von räumlichen Daten. Die erste Anwendung betrifft Feature-Evaluation. Die vorgestellte Methode erhält zwei Repräsentationen der selben Daten: eine als Zielrepräsentation und eine zur Untersuchung. Sie berechnet einen Wert, der aussagt, wie einig sich die beiden Repräsentationen sind. Eine vorgestellte Anwendung benutzt diese Technik um eine Referenzmenge von Attributen mit verschiedenen Untermengen zu vergleichen, um die Wichtigkeit und Relevanz einzelner Attribute zu bestimmen. Eine zweite Technik analysiert die Einhaltung von Constraints in Bewegungsdaten. Das präsentierte Framework erlaubt dem Benutzer Constraints zu definieren und mögliche Aktionen zur Veränderung der Daten anzuwenden. Die präsentierte Methode benutzt diese Eingaben dann um eine neue Variante der Daten zu erstellen, die die Constraints erfüllt ohne die Datenbank mehr als notwendig zu verändern. Zwei Erweiterungen dieser Grundidee werden vorgestellt: eine Erweiterung auf stetige Kostenfunktionen, die minimiert werden, und eine Erweiterung auf Bedingungen, die mehr als ein bewegliches Objekt betreffen. Ein weiteres behandeltes Anwendungsgebiet ist die Modellierung von multivariaten Messungen, die an räumlich verteilten Orten gemessen wurden. Die räumliche Information, die zusammen mit diesen Daten erhoben wurde, kann als Grundlage genutzt werden um Constraints zu formulieren. Mehrere Ansätze zum Erstellen von Modellen auf dieser Art von Daten werden vorgestellt, die räumliche Constraints einhalten. Der erste dieser Ansätze ist ein interaktives Werkzeug, das Fachwissenschaftlern dabei hilft, Modelle der Daten zu erstellen, die mit ihrem Wissen über die Daten übereinstimmen. Der zweite ist eine Monte-Carlo-Simulation, die eine große Menge möglicher Modelle erstellt, testet ob sie mit den Constraints übereinstimmen und das beste Modell zurückgeben. Zwei letzte Ansätze basieren auf dem EM-Algorithmus und benutzen verschiedene Arten diese Information in das Modell zu integrieren. Am Ende werden zwei Anwendungen der gerade vorgestellten Modelle vorgestellt. Die erste ist die Vorhersage der Herkunft von Proben und die andere ist die grafische Darstellung der erstellten Modelle auf einer Karte. Diese Werkzeuge können von Fachwissenschaftlern benutzt werden um ihre bewährten Methoden zu unterstützen. Die entwickelten Methoden werden auf einen realen Datensatz angewendet, der von dem archäo-biologischen Forschungsprojekt FOR 1670 (Transalpine Mobilität und Kulturtransfer der Deutschen Forschungsgemeinschaft erhoben worden ist. Der Datensatz enthält Messungen von Isotopenverhältnissen von Proben, die in archäologischen Fundstellen in den zentraleuropäischen Alpen gefunden wurden. Die präsentierten Datenanalyse-Methoden werden verwendet um diese Daten zu analysieren und relevante Forschungsfragen zu klären. In einer ersten Anwendung werden die Attribute der Messungen analysiert um ihre relative Wichtigkeit und ihre Fähigkeit zu bewerten, die räumliche Herkunft der Proben vorherzusagen. Eine weitere vorgestellte Anwendung ist die Wiederherstellung von möglichen Migrationsrouten zwischen den untersuchten Fundstellen. Danach werden räumliche Modelle der Daten unter Verwendung der vorgestellten Methoden erstellt. Univariate Outlier werden bestimmt und ihre möglich Herkunft basierend auf der erstellten Karte wird bestimmt. Die vorhergesagte Herkunft wird mit der tatsächlichen Fundstelle verglichen. Zuletzt werden Karten der Isotopenverteilung der untersuchten Region vorgestellt. Die beschriebenen Methoden und vorgestellten Analysen zeigen, dass Fachwissen verwendet werden kann um Constraints zu formulieren, die den Datenanalyseprozess unterstützen, um gültige Modelle aus relativ kleinen Datensätzen zu erstellen und Fachwissenschaftler bei ihren Analysen zu unterstützen

Death Metal: Characterising the effects of environmental lead pollution on mobility and childhood health within the Roman Empire.

The use of lead was ubiquitous throughout the Roman Empire, including as material for water pipes, eating vessels and as a sweetener for wine. Children are particularly susceptible to the effects of lead and it is likely that the widespread use of this deadly metal amongst Roman populations led to a range of adverse health effects. Indeed, lead poisoning has even been implicated in the downfall of the Roman Empire. This research examines the direct effect of lead poisoning on the inhabitants of the Empire, and for the first time introduces a bioarchaeological perspective to how lead exposure affected health during the Roman period. The results provide strong evidence that Roman lead pollution contributed to the high prevalence of metabolic diseases during childhood and implicates elevated lead burdens in the high prevalence of infant remains in Roman skeletal assemblages. This study has also shown the effectiveness of lead isotope analysis as a tool in archaeological migration studies. The successful establishment of baseline lead isotope ranges in previously unstudied regions of the Roman Empire has greatly enhanced our ability to identify the potential origins of isotopic outliers. Although this study has shown that anthropogenic lead isotope ratios are not country specific, the results have demonstrated that lead isotope ratios can differentiate between populations based on the orogenic age of the region in which an individual spent their childhood. This has improved our understanding of how anthropogenic lead isotope ratios in Roman individuals varies across a continent, and has demonstrated that lead isotope ratios are capable of discriminating between geographical regions of origin when other isotope system are not

INTRA-SKELETAL VARIATION IN STABLE ISOTOPES THROUGH NON-DESTRUCTIVE APPROACHES: APPLICATIONS OF THE PATTERNS OF SKELETAL REMODELING TO BIOLOGICAL ANTHROPOLOGY

Stable isotope analysis is a well-established method in biological anthropology used to deliver data on residence, diet, and life history. Samples for these analyses are often collected from the diaphyses of long bones with an assumption of an expected rate of turnover between five and ten years, depending on the skeletal element. However, the biological foundations of this assumption are still uncertain, especially concerning the intra-skeletal and intra-element variation of isotopic signatures that may relate to patterns of remodeling. Exploring these gaps in intra-element isotopic variation requires fine-grained work using multiple bones from multiple individuals, but such work is limited by the destructive nature of current mass spectrometry technology. Traditional stable isotope analysis techniques typically destroy the skeletal sample, which can be damaging for the prospect of justice, if the entire representative sample must be used, and is detrimental for the stewardship of curated skeletal collections. Destructive analyses of skeletal material can also be perceived as disrespectful and intrusive by descendants and descendant communities, and ultimately lead to the exploitation and marginalization by scientists of already marginalized communities. This project, therefore, tested a non-destructive approach using Raman Spectrometry, called Isotope Ratio Infrared Spectrometry (IRIS), to explore its application to isotopic ratio analyses in human skeletal remains for the assessment of δ13C and δ18O from bioapatite. Using this method as well as the traditional method of isotope ratio mass spectrometry, intra-element variation in δ13C and δ18O was explored in two populations, an archaeological population from Transylvania, Romania and a contemporary collection of donors to the University of Tennessee Skeletal Collection. Results suggest that, while IRIS appears promising for δ13C, it is not reliable for δ18O values. Results from both methods also demonstrate that intra-element variation is well within the expected ranges of intraskeletal variation, likely because bulk sampling is too coarse a method to tease apart potential differences based on the processes of remodeling. Future work must continue to search for reliable non-destructive methodologies while simultaneously ensuring all research follows ethical principles to reduce marginalization of descendant communities

Examining Biogenic and Diagenetic Lead Exposure with Synchrotron Radiation X-ray Fluorescence Imaging of Experimentally Altered Bone

Trace elements, including the toxic trace metal of lead (Pb), have both the potential to provide valuable insights into past human lifeways, as well as a strong affinity for bone and dental tissues, making the analysis of them potentially useful to bioarchaeology. However, trace element analysis of archaeological skeletal remains is constantly hindered by diagenesis, the post-mortem chemical, physical, and biological transformations of skeletal remains, as these processes can interfere with the biogenic (lifetime) chemical composition of bone and teeth. New approaches may aid in overcoming some of these limitations. Synchrotron radiation X-ray fluorescence imaging (SR-XFI) can generate maps of trace metals, including Pb, in bone on a microstructural scale, and it has been proposed that this could be used to distinguish biogenic from diagenetic Pb exposure and provide insights into the individual life histories of Pb exposure. Recent technological improvements in SR-XFI, particularly the use of confocal optics, has permitted higher spatial resolution in element maps and optical, rather than physical, sectioning of fragile archaeological bone samples. The aim of this thesis was to experimentally test whether there are spatial differences in the distribution of Pb for diagenetic and biogenic modes of uptake in bone, and evaluate individual life histories of biogenic Pb exposure in a cadaveric population sampled from Saskatoon, Saskatchewan. To address these aims, this study used inductively coupled plasma-mass spectrometry (ICP-MS) and SR-XFI on bone samples from eighteenth to nineteenth century archaeological sites from Antigua and Lithuania representing biogenic and diagenetic Pb exposure, respectively, and experimentally altered modern bone samples donated to the Body Bequeathal Program (University of Saskatchewan, Saskatoon, SK). Pb concentrations in the cadaveric bone ranged from 1.2 to 7.1 µg/g. By contrast, the bulk Pb concentration of the Antigua sample was 253.94 µg/g and the bulk Pb concentration of the Lithuania individual was 125 µg/g. SR-XFI results demonstrated that there are marked differences in the spatial distribution of Pb corresponding to biogenic versus diagenetic uptake for both archaeological and experimentally altered modern samples. The modern Saskatchewan sample demonstrated a pattern of relatively low Pb exposure with higher levels of Pb exposure occurring in mature bone structures that formed earlier in life, likely during the era of leaded gasoline (pre-1980s)

Perspectives from a human-centred archaeology : Iron Age people and society on Öland

The objective of this study was to develop, test and evaluate a specifically defined interdisciplinary approach—the human-centred approach—as applied to a case study, Iron Age Öland. Four themes were selected to highlight different aspects of particular interest in Öland: taphonomy, diet, migration, and social organization. The uncremated human skeletal remains from Öland are the basis for this study. Different aspects of the bones, such as spatial distribution and chemical and physical properties, were investigated. The methods used include osteological methods, image-based modelling, isotopic analysis of bone (δ13C and δ15N; 14C) and enamel (87Sr/86Sr, δ18O), statistical modelling, and graph-based network analysis.The great impact of the choice of methodology in the different papers was apparent in evaluating how the human-centred approach could be practiced.The concept developed in Paper I, Virtual Taphonomy, provided deeper insight into the specific case study of Öland but also showed the potential of this methodology for archaeology and osteology in general.The approach to migration in Paper II gave results differing from those in Paper IV. The use of a second isotope (δ18O) in Paper IV showed how some individuals were clearly not from an area close by enough to fit within the proposed areas in Paper II. Paper IV also questioned the definitions of 87Sr/86Sr baseline and the interpretation process for deciding whether an individual is determined as a migrant. While the population level approach to migration in Paper II allowed for a discussion on the mechanisms behind migration, the approach in Paper IV instead gave insight into the nature and expression of migration within Öland’s society.In Paper III, it was demonstrated that a shift in diet (isotope variation) did not coincide with the relative typological chronology but instead should be studied by more independent chronology (such as 14C). The isotope results for Öland could also be interpreted completely differently today due to new standards for understanding how isotope values relate to human diet.Paper V showed how a transparent analysis of isotope results, osteological analysis, and archaeological parameters could be used to discuss societal development using graph-based network analysis.Using the human-centred approach to Iron Age Öland resulted in some new insights and a rethinking of society, particularly regarding diet and migration. The interpretation of the diet isotopes means that the pastoralist subsistence likely transformed the Ölandic landscape much earlier than previously thought. The dietary shift places the start of this in the final two centuries BC, not AD 200. In the Late Iron Age, the migration levels doubled, especially as women were immigrating. The people settling Öland were coming from diverse geographical areas in both periods, with the addition of more distant migrants in the Late period. I argue this is part of a creolization process in Öland in the Late Iron Age, detectable in burial practice and diet. The starting point of this great immigration is difficult to define as uncremated human remains are largely lacking in the period AD 200–700. Around AD 200, there is also a change in social organization indicated through the perceptible use of violence. I interpret this as a society where elders had diminished social power compared to earlier times, and when the increasing military focus throughout Scandinavia was also established in Öland.In conclusion, the exploration of a human-centred archaeology gave new insights of relevance to archaeology at large, not just Iron Age Öland. In particular, the strong interpretational aspects of isotopes could be demonstrated, as well as the great advantages of applying digital archaeological theory and method to human skeletal remains

Sacrifice Reconsidered: Interpreting Stress From Archaeological Hair At Huaca De Los Sacrificios

The Inka Empire (A.D. 1450-1532) practiced flexible forms of statecraft that affected their periphery populations across the Andean cordillera. Lived experiences of Inka subjects differed in varied ways, which therefore requires nuanced bioarchaeological approaches. This study aims to interpret psychosocial stress through assays of cortisol in archaeological hair from sacrificed individuals recovered in the Huaca de los Sacrificios at the Chotuna-Chornancap Archaeological complex. This site is located in the Lambayeque Valley, and was used as a ritual and ceremonial complex by both the Inka and earlier Chimú states, and originally by the local Muchik. The remains analyzed here are associated with the Inka period. Utilizing enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) to obtain overall cortisol levels, this study examines spikes in cortisol and analyzes these data along with clinical data. These archaeological cortisol levels are also compared to cortisol data from living participants, in order to better reconstruct and infer overall stress levels in these sacrificed individuals. Cortsiol levels vary between the adults (n=2) and children (n=8) in this sample. The adult cortisol levels range well within clinical data. The cortisol data from the children appear to be representative of pubertal development rather than physiological stress

A Biogeochemistry Approach to Geographic Origin and Mortuary Arrangement at the Talgua Cave Ossuaries, Olancho, Honduras

Isotopic assays, including stable carbon, stable oxygen, and radiogenic strontium were measured for 37 individuals from the Talgua cave ossuaries to understand human movement and mortuary practice during Formative Period Honduras. Likelihood assignment models demonstrated that the individuals had diverse childhood geographic origins within the surrounding valleys. This shows that different kin or ethnic groups from diverse geographic origins were utilizing the ossuaries. Five possible ‘non-local’ individuals were identified from the radiogenic strontium and stable oxygen isotope datasets, suggesting minimal human movement into northeast Honduras from outside Lower Central America. The low number of ‘non-local’ individuals at Talgua Caves also suggests that trade items were acquired by down-the-line exchange processes rather than through a long-distance trade connection. This type of trade network and bioarchaeological evidence of limited ‘non-local’ individuals at Talgua Caves suggests the surrounding region was culturally distinct from Mesoamerica during the Formative Period

Mobility and sedentism across the Pre-Pottery Neolithic Fertile Crescent

Die archäologische Forschung hat in den letzten Jahrzehnten verdeutlicht, dass es notwendig ist, die Neolithisierung als einen komplexen, nichtlinearen, vielfältigen und regional unterschiedlichen Prozess von einer Dauer von vielen Jahrhunderten zu verstehen. Die Untersuchung dieses Transformationsprozesses, insbesondere in Bezug auf die sich ändernden Arten mobiler bzw. sesshafter Lebensstile, erwies sich jedoch mit herkömmlichen archäologischen Ansätzen als schwierig. Das Ziel dieser Arbeit und der beiden zur Veröffentlichung anstehenden Manuskripte besteht deshalb darin, diesen Veränderungsvorgang nachzuvollziehen, insbesondere im Hinblick auf den Wechsel von mobiler zu sesshafter Lebensweise, das Tempo der Sesshaftwerdung im Verhältnis zur Entstehung und Entwicklung der Landwirtschaft sowie die Beziehungen zwischen diesen beiden Aspekten, die bislang kaum zu greifen waren. Dies ist nun erstmals durch naturwissenschaftliche Multiproxy-Ansätze möglich, die an bioarchäologischem Material, das bei Ausgrabungen geborgen wurde, nach direkten Beweisen suchen. In der ersten Fallstudie der bioarchäologischen Forschung wurden isotopische und archäogenetische Analysen an menschlichen Individuen aus Nevalı Çori, einer bedeutenden Stätte des präkeramischen Neolithikums (PPN), durchgeführt. Dadurch konnten wir erstmals die Dynamik der sich ändernden Mobilität vs. Sesshaftigkeit innerhalb der Gemeinschaft aufzeigen, die die prächtigen und bekannten T-förmigen Pfeilergebäude von Göbekli Tepe und Nevalı Çori in Anatolien errichtet hat. Darüber hinaus haben wir archäogenetische Daten für Nevalı Çori und das südlevantinische Ba'ja generiert, die uns einen neuen Einblick in die genetische Vielfalt zu Beginn des Neolithikums im Fruchtbaren Halbmond geben. Unser Ziel war es, einen interdisziplinären Ansatz zu verfolgen, der Osteoarchäologie, C14-Datierung, charakteristische Isotopen für Ernährung und Mobilität sowie archäogenetische Daten vom PPNB bis zur Eisenzeit mit genetischen Daten aus dem PPNB der südlichen Levante kombiniert. Da biomolekulare Daten menschlicher PPNB-Überreste aufgrund schlechter Aufbewahrungsbedingungen knapp sind, ist jeder Datenpunkt wertvoll. Obwohl die dargestellte Stichprobe klein ist, deckt sie eine zeitliche und geografische Lücke in einem Zeitraum und Gebiet ab, die für das Verständnis der Entstehung der ersten landwirtschaftlichen Gesellschaften von entscheidender Bedeutung sind. Diese Studie präsentiert zudem neue isotopische, genetische und C14-Daten von menschlichen und tierischen Überresten aus dem PPNB in Südostanatolien. Unsere Ergebnisse zeigen erstens einen Rückgang der menschlichen Mobilität nach der Anfangsphase des PPNB, während gleichzeitig eine zunehmende Abhängigkeit von domestizierten Ressourcen festgestellt wurde. Zweitens weisen die Daten auf eine hohe genetische Ähnlichkeit zwischen PPNB Nevalı Çori und anatolischen Jägern und Sammlern sowie Bauern hin, und es gibt auch Affinitäten zu Populationen im weiteren Fruchtbaren Halbmond. Zusätzlich berichten wir über neuartige humangenomweite Daten von der späten PPNB-Stätte Ba'ja in der südlichen Levante, die Einblicke in Beziehungen unter Blutsverwandten liefern. Schließlich präsentieren wir neuartige humangenomweite Daten aus dem postneolithischen Nevalı Çori, die eine zeitliche Perspektive auf die genetische Geschichte der Region bieten, die bisher fehlte. In der zweiten Fallstudie der bioarchäologischen Forschung über Jericho haben wir isotopische und proteomische Analysen an menschlichen Individuen aus Jericho, ebenfalls ein bedeutender Fundort des PPN, durchgeführt. Hier können wir zum ersten Mal die Dynamik des Übergangs von Mobilität zu Sesshaftigkeit innerhalb der Gemeinschaft aufzeigen, die den ältesten monumentalen Turm und die ältesten Befestigungsmauern der Welt errichtet hat. Zusammen mit anderen kürzlich veröffentlichten Daten aus der nördlichen und südlichen Levante können wir damit neue Erkenntnisse über die Vielfalt und Dynamik der menschlichen Mobilität zu Beginn des Neolithikums im Fruchtbaren Halbmond vorlegen. Dies ist das erste Mal, dass Bioproben aus Jericho analysiert und die verfügbaren Datensätze aus der Levante für eine umfassendere Sr-Kartierung überprüft werden. Unsere Ergebnisse legen einen überraschenden Fokus auf Lokalität nahe und zeigen das Fehlen von Fernmobilitätsmustern zu einer Zeit kurz nach der Sesshaftigkeit. Dies passt perfekt zu den Bemühungen der lokalen Gemeinschaft, einen dauerhaften Siedlungsraum zu schaffen, indem sie den weltweit ersten Turm und die erste Mauer um eine Siedlung herum errichtete. Darüber hinaus sind wir die ersten, die die proteomische Analyse von geschlechtsspezifischen Amelogeninpeptiden im Zahnschmelz zur Bestimmung des Geschlechts auf archäologischem Material aus der südlichen Levante anwenden und dadurch Einblick in geschlechtsbezogene Bestattungspraktiken geben können. Zusätzlich führt diese Studie in den naturwissenschaftlichen Hintergrund und die Geschichte der Landwirtschaft im Fruchtbaren Halbmond ein und demonstriert die bioarchäologischen Methoden, die für diese Doktorarbeit angewendet wurden. Dies betrifft Isotopen- und aDNA-Analysen ebenso wie eine Überprüfung und Zusammenfassung relevanter Forschungsliteratur über Muster von Mobilität, Migration und Akkulturation sowie die Präsentation aktueller Fortschritte und Durchbrüche auf diesem Gebiet