Un Correctif Statistique pour les Problèmes de Datation Archéologique
Les archéologues ont longtemps eu des problèmes de datation. L’évaluation du radiocarbone est couramment utilisée pour reconstruire les décomptes antérieurs des changements démographiques humains sur une approche facilement manipulable par les courbes d’étalonnage au radiocarbone et l’incertitude de mesure. Et il n’y a jamais eu de solution statistique qui fonctionne jusqu’à présent.
“Personne n’a systématiquement vérifié le problème ou démontré comment vous pouvez le gérer statistiquement”, déclare Michael Price, excavateur de l’Institut de Santa Fe, auteur principal d’un article dans le Journal of Archaeological Scientific Research concernant une toute nouvelle méthode qu’il a développée pour résumer des ensembles de datation au radiocarbone. « C’est fascinant de voir exactement comment ce travail a collaboré. Nous avons identifié les problèmes de base et les avons également résolus.
Au cours des décennies actuelles, les excavateurs se sont de plus en plus appuyés sur des ensembles de jours radiocarbone pour reconstruire la taille de la population passée avec une approche appelée « jours en tant que données ». L’hypothèse de base est que la variété des exemples de radiocarbone d’une durée donnée est symétrique à la taille de la population de la région à l’époque. Les excavatrices ont traditionnellement utilisé des « densités de probabilité additionnées », ou SPD, pour résumer, ces ensembles de dates au radiocarbone. “Mais il y a beaucoup de problèmes fondamentaux avec les SPD”, explique Julie Hoggarth, archéologue du Baylor College et également co-auteur de l’article.
La datation au radiocarbone accélère la dégénérescence du carbone 14 dans la matière organique. Cependant, le carbone 14 dans l’ambiance augmente et diminue avec le temps ; ce n’est pas une norme cohérente. Les scientifiques produisent donc des courbes d’étalonnage au radiocarbone qui mappent les valeurs du carbone 14 à des dates. Pourtant, une valeur de carbone 14 solitaire peut représenter plusieurs jours – un problème connu sous le nom d’« équifinalité », qui peut normalement prédisposer les contours du SPD. « Cela a été un problème important », ainsi qu’un obstacle pour les évaluations de groupe, dit Hoggarth. « Comment comprenez-vous au juste que le changement que vous envisagez est une véritable modification de la taille de la population, et qu’il ne s’agit pas d’un ajustement de la forme de la courbe d’étalonnage ? »
Lorsqu’elle a discuté du problème avec Price il y a de nombreuses années, il lui a dit qu’il n’était pas non plus un adepte des SPD. Elle a demandé ce que les excavatrices devaient faire à la place. « Essentiellement, a-t-il affirmé, ‘Eh bien, il n’y a pas d’alternative.’ ».
Cette compréhension a provoqué une mission de plusieurs années. Le taux a développé une stratégie pour approcher les populations anciennes qui utilise le raisonnement bayésien et une version de possibilité flexible qui permet aux chercheurs de surmonter l’équifinalité. La stratégie leur permet également d’intégrer des informations archéologiques supplémentaires avec des analyses de radiocarbone pour estimer une population plus précise. Lui et son équipe ont appliqué la technique aux datations au radiocarbone existantes de la ville maya de Tikal, qui a fait l’objet de recherches historiques préalables substantielles. “Cela fonctionne comme un excellent cas de test”, déclare Hoggarth, un érudit maya. Pendant très longtemps, les archéologues ont contesté 2 reconstitutions de groupe : la population de Tikal a augmenté au début de la durée Traditionnelle puis s’est stabilisée, ou elle a augmenté à la fin de la période Intemporelle. Lorsque le groupe a appliqué la toute nouvelle formule bayésienne,
Les auteurs ont généré un plan open source qui exécute la toute nouvelle stratégie et les liens et le code du site Internet sont inclus dans leur article. « La raison pour laquelle je suis ravi de cela », explique Cost, « est que cela explique une erreur qui compte, la corrige, ainsi que la préparation de travaux futurs. »
Ce document n’est que la toute première étape. Ensuite, via la “fusion de données”, l’équipe inclura l’ADN ancien et d’autres données aux jours radiocarbone pour des réparations de groupe encore plus fiables. « C’est le plan à long terme », affirme Cost. Et aussi, cela peut aider à résoudre un 2ᵉ problème avec les dates comme méthode d’information : un « problème de biais » si ainsi que lorsque les jours radiocarbone sont décalés vers un certain laps de temps, conduisant à des analyses peu fiables.
Référence: Michael Holton Price, José M. Capriles, Julie A. Hoggarth, R. Kyle Bocinsky, Claire E. Ebert, James Holland Jones. End-to-end Bayesian analysis for summarizing sets of radiocarbon dates. Journal of Archaeological Science, 2021; 135: 105473 DOI: 10.1016/j.jas.2021.105473
