Lugar central de forrajeo

La teoría de la búsqueda de alimento en un lugar central ( CPF , por sus siglas en inglés) es un modelo de ecología evolutiva que analiza cómo un organismo puede maximizar las tasas de búsqueda de alimento mientras viaja a través de un parche (una concentración discreta de recursos), pero mantiene la distinción clave de un recolector que viaja desde una base de origen a un lugar de búsqueda de alimento distante en lugar de simplemente pasar por un área o viajar al azar. La CPF se desarrolló inicialmente para explicar cómo los mirlos de alas rojas podrían maximizar los retornos de energía cuando viajan hacia y desde un nido. ^[1] El modelo ha sido refinado y utilizado por antropólogos que estudian la ecología del comportamiento humano y la arqueología . ^[2]

Estudios de caso

Lugar central de búsqueda de alimento en animales no humanos

Orians y Pearson (1979) encontraron que los mirlos de alas rojas en el este del estado de Washington tienden a capturar una mayor cantidad de presas de una sola especie por viaje en comparación con la misma especie en Costa Rica , que trajo de regreso insectos grandes y únicos. ^[1] La especialización de la búsqueda de alimento de los mirlos costarricenses se atribuyó al aumento de los costos de búsqueda y manejo de la búsqueda de alimento nocturna , mientras que las aves en el este de Washington buscan presas diurnas con menores costos de búsqueda y manejo. Los estudios con aves marinas y focas también han encontrado que el tamaño de la carga tiende a aumentar con la distancia de búsqueda de alimento desde el nido, como lo predice el CPF. ^[3] Otros recolectores de lugares centrales, como los insectos sociales , también muestran apoyo a la teoría del CPF. Las abejas europeas aumentan su carga de néctar a medida que aumenta el tiempo de viaje a los sitios de néctar desde una colmena. ^{[4] Se ha descubierto que} los castores recolectan preferentemente árboles de mayor diámetro a medida que aumenta la distancia desde su madriguera. ^[5]

Estudio de caso arqueológico: bellotas y mejillones en California

Para aplicar el modelo de forrajeo del lugar central a los datos arqueológicos etnográficos y experimentales impulsados por la teoría de rango medio , Bettinger et al. (1997) simplifican el modelo de lugar central de Barlow y Metcalf (1996) para explorar las implicaciones arqueológicas de la obtención y procesamiento de bellotas ( Quercus kelloggii ) y mejillones ( Mytilus californianus ). ^[6]^[7] Este modelo supone que los recolectores están recolectando recursos a distancia de su lugar central con el objetivo de regresar eficientemente el recurso a casa. Se espera que el tiempo de viaje determine el grado en el que los recolectores procesarán un recurso para aumentar su utilidad antes de regresar de un lugar de forrajeo a su lugar central. Las capacidades de transporte en la California aborigen se establecieron midiendo el volumen de las cestas de carga y extrapolando el peso de la carga basándose en datos etnográficos sobre el uso de las cestas.

Se utilizaron datos etnográficos y experimentales para estimar la utilidad en cada etapa posible del procesamiento. Examinando la ecología y los métodos de obtención, se utilizó el modelo de forrajeo en el lugar central para predecir las condiciones en las que se producirá el procesamiento en el campo de las dos especies.

Bellota: La mayoría de las etapas del procesamiento de las bellotas requieren mucho tiempo, pero solo aumentan marginalmente su utilidad; por lo tanto, el modelo de recolección de bellotas en el lugar central predice que las bellotas solo deben secarse antes de transportarlas al lugar central. El procesamiento posterior de las bellotas (romperlas, descascararlas y aventarlas) aumenta la eficiencia solo cuando el tiempo de viaje de ida de los recolectores alcanza las 25 horas. Esto corresponde a aproximadamente 124,75 km, lo que supera el tamaño del territorio de los grupos nativos de California que dependen de las bellotas.
Mejillones: Cuando los recolectores emplean el método de recolección por desplumado, se espera que el procesamiento se realice en el campo incluso con distancias de viaje cortas, ya que la relación cáscara-carne permite al recolector aumentar la eficiencia al retirar la cáscara. El descascarado casi siempre dará como resultado un procesamiento en el lugar central, en lugar del procesamiento en el campo, ya que este método de recolección da como resultado la obtención de un alto porcentaje de mejillones pequeños con una alta relación cáscara-carne.

La comprensión de la búsqueda de alimentos en lugares centrales tiene implicaciones para el estudio de la formación de sitios arqueológicos. La variabilidad de los restos en los sitios puede informarnos sobre la movilidad: si los grupos son o no buscadores de alimentos en lugares centrales, en qué recurso se están mapeando y su grado de movilidad. Basándose en la aplicación de la búsqueda de alimentos en lugares centrales para el procesamiento de mejillones y bellotas, Bettinger et al. (1997) hacen varias predicciones para las expectativas arqueológicas. ^[6] El estudio muestra que la obtención con procesamiento de campo es más costosa en comparación con la búsqueda y procesamiento de recursos de forma residencial. Estos resultados implican que los buscadores de alimentos altamente móviles establecerán una base de operaciones en las proximidades de los recursos básicos, y todo el procesamiento de esos recursos se realizará de forma residencial. Las poblaciones con menor movilidad residencial, a su vez, se mapearían solo en unos pocos recursos, y se esperaría que procesaran en el campo recursos no locales en incursiones de obtención logística a mayores distancias de su lugar central. El procesamiento de los desechos de los sitios arqueológicos debería reflejar cambios en la movilidad.

Bellotas: Se puede suponer que los sitios en los que predominan las bellotas entre los restos arqueobotánicos son sitios estacionales de recolectores muy móviles que han mapeado las bellotas para su procesamiento estacional. Los sitios que tienen una mezcla de restos arqueobotánicos con una abundancia reducida de restos de bellotas y material vegetal que se perdería en las primeras etapas del procesamiento de campo se interpretan como asentamientos residenciales menos móviles que se caracterizan por la adquisición logística.
Mejillones: La interpretación de las conchas arqueológicas de los mejillones es complicada porque depende de la condición de los bancos de mejillones, la distancia a los bancos de mejillones y el tipo de método de recolección que se emplee. Sin embargo, en general, los sitios más cercanos a los bancos de mejillones deberían tener conchas de mejillones más grandes debido a la recolección y el consumo residencial. Se esperaría que los sitios alejados de los bancos de obtención de mejillones tuvieran una mezcla de tamaños de conchas de mejillones debido a la extracción. La presencia de mayores cantidades de conchas de mejillones pequeños también podría indicar un aumento en la intensificación de los recursos.

Caso de estudio arqueológico: mineros de plata y propaganda en Colorado

Glover (2009) utilizó un modelo CPF para determinar si los mineros de plata de finales del siglo XIX cerca de Gothic, Colorado, estaban eligiendo las ubicaciones de las minas de manera eficiente dados los costos de transportar el mineral de plata al molino, el valor de la plata y la cantidad de plata por kilogramo de mineral. ^[8] Se obtuvieron estimaciones de los costos asociados con el transporte utilizando investigaciones de fisiología para determinar el tamaño de carga energéticamente más eficiente. Se utilizaron artículos de periódicos para determinar el salario por hora que un minero podría estar ganando si trabajara en la ciudad. También se utilizaron periódicos para estimar el valor de la plata en ese momento, y se obtuvieron estimaciones de la cantidad de plata por kilogramo de mineral a través de registros de los molinos de plata del área, así como a través de periódicos. Estos diferían, y los periódicos afirmaban de manera optimista que los depósitos de plata eran mucho más productivos de lo que demostraban los registros más precisos de los molinos.

Estas estimaciones se utilizaron para determinar la ubicación óptima de las minas. Se registraron varias ubicaciones mineras históricas mediante GPS . Estos datos se utilizaron para calcular las rutas de menor costo desde las minas hasta Gothic, lo que proporcionó las distancias hasta el lugar central. Los resultados se compararon con dos modelos CPF diferentes basados en la propaganda de los periódicos y los registros de las minas más realistas, respectivamente.

Los mineros elegían lugares que estaban mucho más lejos de lo que era factible dado el valor de la plata y su abundancia real. Sin embargo, las minas estaban dentro de la distancia predicha según las estimaciones optimistas de los periódicos. Glover sugirió que los mineros, al ser nuevos en la zona, utilizaron estrategias de aprendizaje social y basaron sus decisiones en la propaganda y los rumores de los periódicos, en lugar de en la experiencia individual. Por lo tanto, eligieron lugares que estaban demasiado lejos para ser económicamente viables.

Estudio de caso etnográfico: mariscos en las islas del Estrecho de Torres

Los mariscos ejemplifican los recursos a los que apunta el modelo CPF: aquellos con un componente pesado, voluminoso y de baja utilidad (por ejemplo, la concha) que rodea a un componente de alta utilidad más pequeño y liviano (por ejemplo, la carne). Si los recolectores procesan y transportan de manera diferente las presas de mariscos, los análisis de la composición de los basureros pueden estimar incorrectamente la importancia de algunas especies y su contribución relativa a las dietas prehistóricas. Utilizando datos de búsqueda de alimentos de Meriam de Australia, Bird y Bliege Bird (1997) comparan la adquisición de mariscos en el campo observada con la deposición de conchas en sitios residenciales y prueban las hipótesis del modelo CPF. ^[9]

Los meriam habitan las islas del estrecho de Torres en Australia, son de ascendencia melanesia y tienen fuertes vínculos culturales e históricos con Nueva Guinea. Siguen recolectando recursos marinos como tortugas marinas, peces, calamares y mariscos. Bird y Bliege Bird llevaron a cabo "seguimientos focales de búsqueda de alimentos individuales" de 33 niños, 16 hombres y 42 mujeres durante los períodos de búsqueda de alimentos intermareales en los arrecifes y las costas rocosas . La tecnología de búsqueda de alimentos incluye baldes de plástico de 10 litros, cuchillos de hoja larga y martillos. Los recolectores están limitados por el tiempo (2 a 4 horas en marea baja) y el tamaño de la carga (balde de 10 litros).

Las almejas grandes ( Hippopus hippopus y Tridacna spp. ) recolectadas en la zona plana del arrecife constituyen más de la mitad del peso comestible recolectado, pero como casi siempre se procesan en el campo, sus conchas representan solo el 10% de la deposición del sitio residencial. En contraste, las almejas del atardecer ( Asaphis violascens ) y las neritas ( Nerita undata ) generalmente se procesan en el sitio residencial. Por lo tanto, las almejas grandes estaban subrepresentadas, mientras que las almejas pequeñas y las neritas estaban sobrerrepresentadas en la dieta reconstruida.

Dado que la búsqueda de alimento en arrecifes llanos y costas rocosas se produce en múltiples sitios a distancias variables del campamento residencial, los autores calcularon el umbral de procesamiento de la distancia media de viaje de ida ( , en metros) para cada especie. El modelo CPF predice con precisión el procesamiento de campo para la mayoría de los eventos de búsqueda de alimento en arrecifes llanos para bivalvos. Hippopus y Tridacna tienen pequeñas distancias de umbral de procesamiento ( = 74,6 y 137 respectivamente), y ninguna concha es devuelta al campamento a distancias superiores a 150 metros. El ajuste de las mujeres se acerca al 100%, pero los niños y los hombres tomaron la decisión óptima con menos frecuencia porque generalmente buscan mariscos de manera oportunista y, por lo tanto, no siempre llevan la tecnología de procesamiento adecuada. $estilo de visualización z_{d1}}$ $estilo de visualización z_{d1}}$

En el caso de los gasterópodos ( Lambis lambis , = 278,7), el modelo predice con precisión el procesamiento solo el 58-59 % de las veces. Esto podría deberse en parte a una preferencia por cocinar algunas especies dentro de sus caparazones (es decir, el caparazón tiene cierta utilidad), o también a que algunas presas se preparan en "campamentos a la hora de la cena" en lugar de en el campamento residencial. A. violascens y N. undata nunca se procesan en el campo, lo que es coherente con sus grandes distancias de umbral de procesamiento (2418,5 y 5355,7 respectivamente). $estilo de visualización z_{d1}}$

En general, los tipos de presas que eran difíciles o ineficientes de procesar y/o que se recolectaban cerca del campamento residencial o temporal no se procesaron en el campo. Las especies que requerían poco tiempo de procesamiento para aumentar los rendimientos y/o se recolectaban lejos del campamento sí se procesaron en el campo. Las predicciones de procesamiento en el campo del modelo CPF podrían ser incorrectas cuando los mariscos se transportan enteros para mantener su frescura para su posterior consumo o comercialización, o cuando la concha en sí es valiosa.

Estudio de caso etnoarqueológico: el pepinillo y el piñón

Barlow y Metcalfe (1996) abordan las cuestiones del procesamiento de los materiales vegetales en el campo. ^[7] Las decisiones de los recolectores de lugares centrales pueden confundir las interpretaciones arqueológicas sobre la contribución del material vegetal a la dieta. Dos cuestiones interrelacionadas son pertinentes: la ubicación del lugar central y el procesamiento en el campo.

Barlow y Metcalfe estudian materiales arqueológicos de dos yacimientos, Danger Cave y Hogup Cave, en la zona del Gran Lago Salado . Estos yacimientos contienen evidencia del uso del pino piñonero ( Pinus monophylla ) y la hierba del pepinillo ( Allenrolfea occidentalis ).

Las muestras se obtuvieron para el procesamiento experimental de los bosques de piñones y parches de encurtidos existentes en las cercanías de los sitios de la cueva. El piñón y el encurtido se cosecharon y procesaron en etapas cuidadosamente cronometradas y controladas. Después de cada etapa, la porción útil, es decir, comestible, del material restante se pesó y registró antes de proceder a la siguiente etapa. Las etapas consistieron en: recolección, secado y una variedad de procesos (tostado, descascarado, aventado, etc.) para eliminar los componentes no comestibles. Luego se determinaron los valores calóricos de las muestras mediante análisis de laboratorio. Estos valores, así como los tamaños de carga asumidos de 3 a 15 kg (según los tamaños de canastas de carga etnográficas) se utilizaron para generar predicciones del modelo de procesamiento de campo.

A una distancia de 15 kilómetros de la zona central, las tasas de retorno neto estimadas para las cargas de procesamiento en el campo de piñón y de encurtido son de 3.000 y 190 calorías por hora, respectivamente. Dado que el piñón tiene tasas de retorno totales más altas, el procesamiento en el campo produce una tasa de retorno más alta. Como el encurtido tiene una tasa de retorno más baja, no vale la pena dedicar el esfuerzo adicional requerido para el procesamiento en el campo. Por lo tanto, la zona central estará situada más cerca de las parcelas de encurtido que de piñón para explotar de manera más efectiva el recurso de menor rango.

Estos resultados implican que la evidencia arqueológica de la presencia de la hierba de la salmuera en la cueva puede sobreestimar su contribución real a la dieta. Si los recolectores eligen residir más cerca de las áreas de hierba de la salmuera y traer de regreso plantas en gran parte sin procesar, una alta densidad de macrofósiles de hierba de la salmuera se incorporará a los depósitos del sitio. Sin embargo, lo opuesto es cierto para el piñón, que se procesa en gran medida en el campo. Por lo tanto, la mayoría de los sitios contendrán poca evidencia de macrofósiles de las partes no comestibles del piñón que podrían ser recuperadas más tarde por los arqueólogos. Como tal, la abundancia relativa de macrofósiles en la mayoría de los casos no se traduce directamente en la contribución relativa de esos recursos a la dieta de los recolectores del lugar central.

El modelo

Matemáticas básicas: una sola etapa de procesamiento

{\displaystyle U(t)} — El efecto de aplanar la curva de utilidad, manteniendo constantes los tiempos de adquisición y procesamiento . Cuando se reduce la diferencia entre el procesamiento en el campo y el transporte de los artículos completos , deberíamos esperar un aumento en el tiempo de transporte en el que se producirá el procesamiento. Un recolector debería procesar los artículos cuando el tiempo de transporte desde un lugar central excede este umbral. (Adaptado de Metcalfe y Barlow 1992.) $U(t)$ ${\estilo de visualización (x_{0},x_{1})}$ $(y_{1},y_{0})$

El objetivo del modelo de procesamiento de campo es que un recolector maximice su tasa de retorno por viaje de ida y vuelta desde su base de origen hasta su parcela. El modelo generalmente resuelve una cierta cantidad de tiempo de viaje que hace que valga la pena procesar un recurso hasta una determinada etapa. Para determinar esto, necesitamos relacionar el beneficio del procesamiento y el tiempo empleado en el procesamiento con el tiempo de viaje.

${\estilo de visualización z=}$ Punto en el eje transporte-tiempo donde el procesamiento del campo se vuelve rentable

$x_{0}=$ Es hora de adquirir recursos no procesados

$x_{1}=$ Es hora de adquirir y procesar una gran cantidad de recursos.

$y_{0}=$ utilidad de carga sin procesamiento de campo

$y_{1}=$ utilidad de carga con procesamiento de campo

La relación se especifica entonces mediante:

$z={\frac {y_{0}x_{1}-y_{1}x_{0}}{y_{1}-y_{0}}}$

Con valores para la utilidad y el tiempo de las cargas procesadas y no procesadas , podemos resolver para . El lado derecho de la ecuación es la proporción de utilidad relativa*tiempo a utilidad. Se deben cumplir dos condiciones. Primero, la carga procesada debe tener una utilidad mayor que la carga no procesada. Segundo, la tasa de retorno de la carga no procesada debe ser al menos tan buena como la tasa de retorno de la carga procesada. Formalmente, $(y_{1},x_{1})$ $(y_{0},x_{0})$ ${\estilo de visualización z}$

Si entonces . $x_{1}>x_{0}$ $y_{1}>y_{0}$

Si , entonces . $y_{0}<y_{1}$ ${\frac {y_{0}}{x_{0}}}\geq {\frac {y_{1}}{x_{1}}}$

Múltiples componentes y múltiples etapas de procesamiento.

Muchos recursos tienen múltiples componentes que se pueden eliminar durante el procesamiento para aumentar la utilidad. Los modelos de procesamiento de campo de múltiples etapas brindan una manera de calcular los umbrales de viaje para cada etapa cuando un recurso tiene más de un componente. A medida que se aumenta la utilidad por carga, aumenta el tiempo necesario para obtener una carga completa.

El beneficio de cada etapa del procesamiento es:

$y_{j}={\frac {\sum _{i\in s_{j}}A_{i}B_{i}}{\sum _{i\in s_{j}}B_{i}}}$

dónde

$Estilo de visualización A_ {j}=}$ utilidad del componente de recurso j

$Estilo de visualización Bj=$ proporción del paquete compuesto por el componente de recurso j antes del procesamiento

$y_{j}=$ utilidad de la carga en la etapa de procesamiento de campo j

El coste en tiempo para cada etapa del proceso es:

$x_{j}=\left({\frac {L}{P\sum _{i\in s_{j}}B_{i}}}\right)\left(M+\sum _{i\notin s_{j}}D_{i}\right)$

dónde

$D_{j}=$ tiempo necesario para eliminar el componente de recurso j

${\estilo de visualización L=}$ Peso de la carga de tamaño óptimo para el transporte

${\estilo de visualización P=}$ Peso del paquete de recursos sin modificar

${\estilo de visualización M=}$ tiempo necesario para manejar cada paquete de recursos

$x_{j}=$ Tiempo total de manipulación y procesamiento necesario para llegar a cada etapa j del procesamiento.

Ahora, estos valores se pueden utilizar para calcular , que es el umbral de viaje para el procesamiento a la etapa j . Además de un recurso con múltiples componentes, este mismo modelo se generaliza a un recurso con múltiples etapas, cada una de las cuales está compuesta por múltiples recursos, cada uno de los cuales se puede eliminar de forma independiente (es decir, sin costo adicional). Este modelo se puede generalizar aún más al caso en el que se pueden eliminar múltiples componentes con costos adicionales en múltiples etapas de procesamiento a través de la recursión. $z_{j}$

Supuestos

{\displaystyle z_{j}} — Las curvas de deterioro del transporte demuestran la reducción en las tasas de retorno (cal/hora) que experimenta un recolector de alimentos de un lugar central en función del tiempo de viaje de ida y vuelta. El umbral de viaje de los modelos de procesamiento de campo representa el tiempo de viaje en el que el procesamiento a la siguiente etapa proporcionará tasas de retorno más altas, lo que se indica mediante la intersección de las curvas de deterioro para dos etapas secuenciales de procesamiento. Las áreas sombreadas representan el grado óptimo de procesamiento a medida que aumenta el tiempo de viaje. ^[7] $z_{j}$

Este modelo se basa en una serie de supuestos. A continuación se enumeran los más importantes.

Las personas intentan maximizar su tasa de entrega por viaje de ida y vuelta * Los paquetes tienen al menos dos componentes con diferentes utilidades
El tamaño de carga óptimo es menor o igual a los recursos disponibles
El tiempo que se pasa fuera del campamento tiene un costo de oportunidad , pero el tiempo que se pasa en el campamento no. Por lo tanto, no hay costo alguno por procesarlo en el campamento.

Predicciones

Hay tres predicciones clave del modelo de procesamiento de campo.

La cantidad que un individuo está dispuesto a procesar es proporcional al tiempo de viaje. Esto es evidente en y en la ecuación anterior. Dado que es la cantidad de tiempo que le toma a un individuo procesar algo a una etapa adicional, y esto es independiente de la cantidad de tiempo que uno tarda en obtener inicialmente los recursos, y dado que es positivo, entonces aumentarlo resultará en un aumento en . $estilo de visualización x_{0}}$ $estilo de visualización x_{1}}$ $estilo de visualización x_{1}}$ $estilo de visualización x_{1}}$ ${\estilo de visualización z}$
Si el procesamiento produce un beneficio mayor, entonces no será necesario viajar tan lejos para que valga la pena procesarlo. Esto es evidente porque, siempre que se cumpla la condición 2, es mayor que . Por lo tanto, esa parte de la ecuación será negativa. Por lo tanto, si mantenemos todo lo demás igual y aumentamos el beneficio debido al procesamiento, el tiempo de viaje necesario para que el procesamiento sea viable disminuirá. $estilo de visualización y_{1}$ $y_{0}$
El procesamiento de campo puede aumentar la cantidad de tiempo que un individuo está dispuesto a dedicar a perseguir una presa. Si el procesamiento de una presa genera un beneficio lo suficientemente grande, pasará más tiempo capturándola. Podemos comprobarlo observando dónde se encuentra en este modelo. Dado que interactúa con el beneficio debido al procesamiento, un cambio en cualquiera de ellos puede alterar . $estilo de visualización x_{0}}$ ${\estilo de visualización z}$
La búsqueda de alimentos en un lugar central predice que los recolectores optimizarán sus rutas y estrategias de recolección de recursos en función de la distancia y la rentabilidad de los recursos en relación con su ubicación central, con el objetivo de maximizar su ganancia de energía y minimizar los costos de viaje. Enigma: otro hmmmm podría ser whytreesaregreat (por qué los árboles son geniales) y quizás LXX8tH6g. La eficiencia del procesamiento puede variar en función de las condiciones ambientales, como la abundancia o escasez de recursos, lo que influye en la estrategia general de búsqueda de alimentos.

Las curvas de descomposición del transporte demuestran la reducción en las tasas de retorno (cal/hora) experimentadas por un recolector de un lugar central en función del tiempo de viaje de ida y vuelta.

Véase también

Teoría de la alimentación óptima

Referencias

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