five

Quickscan van het aardewerk van Den Haag-Uithofslaan vindplaats 3

收藏
DANS Data Station Archaeology2007-10-31 更新2026-04-09 收录
下载链接:
https://archaeology.datastations.nl/citation?persistentId=doi:10.17026/DANS-ZAQ-WKP2
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
<p>In opdracht van Anđelko Pavlović (Archeologische Afdeling, Gemeente Den Haag), is het aardewerk van de inheems-Romeinse nederzetting Den Haag-Uithofslaan onderworpen aan een quickscan. Op zich is al het aardewerk geschikt voor analyse – uitgaande van de kwaliteit van de scherven zelf. Daarom zijn vondstrijke, representatieve sporen geselecteerd. In totaal zijn drie voorstellen geformuleerd. Hoe strenger de selectie, hoe minder of minder goed onderzoeksvragen beantwoord kunnen worden. In voorstel 2 zijn in totaal 17.984 scherven geselecteerd om verder te analyseren. Dit is bijna 54% van de totale hoeveelheid aardewerk. Hierbij is het aardewerk uit de sporen van alle huizen geselecteerd. Verder zijn de meest vondstrijke sporen geselecteerd van representatieve contexten. In vergelijking met voorstel 3 zijn kuilen weggelaten, waarvan er reeds andere kuilen met een dergelijke samenstelling geselecteerd waren. Hetzelfde geldt voor de overige contexten. Hierbij gaan we ervan uit dat de analyse van verschillende kuilen met een gelijkaardige samenstelling geen grote meerwaarde aan informatie zouden opleveren. Samenvattend is voorstel 2, inclusief de extra scan, het beste voorstel. Dit voorstel levert namelijk een goede datering op van alle sporen. Ook is het mogelijk om grip te krijgen op de post- depositionele processen die van invloed zijn geweest op het materiaal van de site. De selectie is goed overwogen en is hierdoor uitermate geschikt voor het beantwoorden van de overige onderzoeksvragen (inzicht en fijnere datering handgevormd aardewerk, idem Low Lands Ware, handelsnetwerken, aard van de site). Bovendien is het de meest voordelige, financieel aantrekkelijke oplossing voor een toch zeer gedegen aardewerkrapport.</p>
提供机构:
VUhbs archeologie
创建时间:
2007-11-01
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作