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SUMMARY:Machine learning und big data: Neue Perspektiven aus der naturwisse
 nschaftlichen Archäologie auf die griechisch-römische Geschichte
DESCRIPTION:Bioarchäologische Disziplinen wie Anthropologie\, Archäozoolo
 gie und Archäobotanik werden seit vielen Jahrzehnten erfolgreich eingeset
 zt\, um offene Fragen zur griechisch-römischen Geschichte zu beantworten 
 – sowohl auf Ausgrabungen als auch in den nachfolgenden Auswertungen. In
  den letzten Jahren haben sich dabei entscheidende Veränderungen vollzoge
 n\, die neue Chancen eröffnen\, aber auch Herausforderungen mit sich brin
 gen. Neben stetig wachsenden und komplexer werdenden Datenmengen\, entwick
 eln sich die Disziplinen methodisch in bemerkenswerter Geschwindigkeit wei
 ter. Digitale Werkzeuge wie Geoinformationssysteme (GIS) und machine lear
 ning ermöglichen es\, weit über klassische Fundanalysen hinauszugehen. 
 Sie eröffnen neue Perspektiven auf großräumige Kommunikationsnetzwerke 
 und überregionale sozioökonomische Dynamiken. Anhand ausgewählter Fallb
 eispiele wird das Potenzial der interdisziplinären Verknüpfung naturwiss
 enschaftlicher und klassisch-archäologischer Ansätze in Hinblick auf ök
 ologische\, ökonomische und soziale Transformationsprozesse und Krisen in
  der griechisch-römischen Antike aufgezeigt – und wie neue methodische 
 Entwicklungen unser Verständnis dieser Phänomene vertiefen können.
X-ALT-DESC:<p>Bioarchäologische Disziplinen wie Anthropologie\, Archäozoo
 logie und Archäobotanik werden seit vielen Jahrzehnten erfolgreich einges
 etzt\, um offene Fragen zur griechisch-römischen Geschichte zu beantworte
 n – sowohl auf Ausgrabungen als auch in den nachfolgenden Auswertungen. 
 In den letzten Jahren haben sich dabei entscheidende Veränderungen vollzo
 gen\, die neue Chancen eröffnen\, aber auch Herausforderungen mit sich br
 ingen. Neben stetig wachsenden und komplexer werdenden Datenmengen\, entwi
 ckeln sich die Disziplinen methodisch in bemerkenswerter Geschwindigkeit w
 eiter. Digitale Werkzeuge wie Geoinformationssysteme (GIS) und&nbsp\;<em>m
 achine learning</em>&nbsp\;ermöglichen es\, weit über klassische Fundana
 lysen hinauszugehen. Sie eröffnen neue Perspektiven auf großräumige Kom
 munikationsnetzwerke und überregionale sozioökonomische Dynamiken. Anhan
 d ausgewählter Fallbeispiele wird das Potenzial der interdisziplinären V
 erknüpfung naturwissenschaftlicher und klassisch-archäologischer Ansätz
 e in Hinblick auf ökologische\, ökonomische und soziale Transformationsp
 rozesse und Krisen in der griechisch-römischen Antike aufgezeigt – und 
 wie neue methodische Entwicklungen unser Verständnis dieser Phänomene ve
 rtiefen können.</p>
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