Análisis de la diversidad y distribución de núcleos

Presentado en las I Jornadas de Jóvenes Investigadores en Ciencias Humanas. Bahía Blanca. 2003
Análisis de la diversidad y distribución de núcleos en el área costera de San Julián. Implicancias para
el estudio de las estrategias de producción y uso de artefactos líticos.
Cardillo Marcelo y Nuviala M. Victoria
Abstract
The present paper explores the observed diversity at core reduction strategies based on the distribution and
localization of the raw materials in the coastal area of San Julian. Principally, we have recognized two
different lithic reduction behaviors, based on distance, distribution and abundance of the lithic resources
present in the area. One behavior that minimize the provisioning cost, using raw material immediately available
and another one that maximize the raw materials utility, related to those cases when the distance increases
the costs (about 20 Km). Finally, we discuss the implications of the observed pattern in terms of mobility and
procurement strategies.
Resumen
El presente trabajo explora la diversidad observada en las estrategias de reducción de núcleos a partir de la
distribución y localización de materias primas en el área costera de San Julián. Se reconocen de manera
exploratoria dos conductas diferentes de reducción lítica basadas en la distancia, distribución y abundancia de
los recursos líticos presentes en el área. Se trata de un comportamiento que minimiza los costos de
aprovisionamiento mediante el uso de materias primas inmediatamente disponibles y otro que maximiza la
utilidad de materias primas cuyo costo de aprovisionamiento es más elevado debido a que están disponibles
sólo a partir 20 Km de los sitios. Se discuten asimismo las implicancias en términos de movilidad y estrategias
de aprovisionamiento.
Introducción
Los núcleos son importantes piezas dentro de los conjuntos líticos, ya que aportan información sobre
estrategias de selección y aprovisionamiento de materias primas (Andrefsky 1994, Franco 1993, Koldehoff
1987) así como del modo de producción de instrumentos.
En un trabajo anterior, se definieron las bases teórico-metodológicas que guían nuestro trabajo (Cardillo et al
2003), a partir de la utilización del modelo de lugar central y la aplicación del principio de maximización de la
energía y de minimización del tiempo (Stephens y Krebs 1987). Partiendo de la base de que el tiempo y
energía disponibles para ser utilizados en actividades de subsistencia por parte de las poblaciones humanas
son finitos (Jeske 1992), entendemos que esto afectará a las estrategias de obtención y uso de artefactos
líticos. La distribución, abundancia, calidad de las rocas y distancia de las fuentes de materias primas líticas
poseerán costos diferenciales para el aprovisionamiento, lo que se verá reflejado en la variabilidad de los
conjuntos tecnológicos (Bousman 1993, Torrence 1983). El modelo de lugar central permite generar
expectativas sobre las estrategias de reducción implementadas, teniendo en cuenta como factor central, la
distancia relativa entre los sitios y las fuentes potenciales de aprovisionamiento, además de las variables
previamente mencionadas.
Un primer paso en el análisis de estas estrategias ha sido el estudio de la distribución local de materias
primas líticas que contempló tanto la identificación de fuentes potenciales a partir de la información
bibliográfica disponible para la región (Goyanes 1999, Panza 1994) como el modo, frecuencia y tipo rocas
disponibles en relación al registro arqueológico superficial como subsuperficial recuperado en el trabajo de
campo (Lanata et al 2002).
Materias primas, distribución y costos de aprovisionamiento
El modelo de lugar central propuesto originalmente por Orians y Pearson en 1979 (Bettinger 1991, Stephens
y Krebs 1986) plantea que las distancias involucradas en la obtención de los recursos y sus costos asociados,
afectarán de forma diferencial a la utilidad final y esto se verá reflejado en el manejo económico de los
mismos básicamente a través del procesamiento (Rands 2002). Es posible de esta manera, considerar que
existen costos diferenciales relacionados con el aprovisionamiento de recursos líticos en relación con la
distancia entre las diversas fuentes de aprovisionamiento y los sitios (Gráfico 1). Esto es esperable en
aquellos casos donde el aprovisonamiento no fuera incidental (sensu Biford 1979). Sin embargo, aunque
fuera incidental existirán limitantes a la capacidad de abastecimiento y transporte, -como el peso- o la forma
misma en que se presentan los recursos1 (Beck et al 2002) Por otro lado, la obtención de los mismos puede
no ser en todas las oportunidades incidental debido entre otras cosas; a la posible incongruencia entre la
localización de los recursos líticos y otros recursos de subsistencia.
Gráfico 1: muestra la curva de rendimiento decreciente en el grado de procesamiento, esto
dependerá de la calidad y la distancia de las materias primas. Materias primas de calidad excelente
y muy buena (e/mb) tenderán a ser transportadas a distancias mayores que las de calidad buena
(b) o regular y mala (r/m). La eficiencia en términos energéticos del transporte puede incrementarse
desechando las partes de baja utilidad (Rands 2002). Es esperable de esta manera, que las
materias primas de calidad muy buena y excelente sean procesadas en diverso grado dependiendo
de la distancia entre el lugar de obtención y los sitios. Mientras que las de calidad buena o regular y
mala serán poco o nada procesadas debido a que su utilidad potencial es menor. Por lo tanto, a
mayor calidad se esperan mayores distancias de transporte y mayor intensidad de procesamiento y
uso (maximización).
Por ejemplo, las fuentes secundarias observadas en la Bahía de San Julián varían en la oferta de calidad y tamaño de
materias primas en distancias relativamente cortas, algunas por ejemplo están disponibles sólo en la bajamar en algunos
sectores, es decir en momentos discretos del día (Otaola et al. en prep.)
1
Localización y composición de las fuentes de materias primas
Siguiendo a Civalero y Franco (2003) hemos dividido el espacio en relación con las distancias relativas entre
los sitios y las fuentes potenciales de aprovisionamiento, a partir de radios equidistantes de 20km desde la
franja costera donde se encuentran ubicados los sitios estudiados. Hemos denominado como local cercano al
sector comprendido hasta los 20km desde la franja costera, dentro del cual se diferencia un subsector
denominado inmediatamente local (5km), local lejano (20-40km) y no local (más de 40km)2 ( ver también
Meltzer 1989). Esta división es vista como una forma operativa de categorizar puntos de aprovisionamiento
potenciales en relación a su distancia de los sitios.
A) Local cercana e inmediatamente local: comprende un área hasta los 20km desde los sitios ubicados en
la franja costera en donde se observan dos importantes fuentes secundarias de materias primas, los
depósitos costeros y los mantos de “rodados patagónicos” (e.g., dacita, basalto, pórfidos). En base tanto a la
información geológica presente para el área relevada (Goyanes 1999) como a los datos obtenidos en
muestreos realizados en campañas durante los años 2002 y 2003 (Lanata et al. 2002), concluimos que ambos
subsectores poseen una distribución relativamente homogénea en toda el área, siendo la calidad de éstas
principalmente mala y regular, existiendo un porcentaje bajo de calidad buena. Esta información fue obtenida
a partir de distintos muestreos realizados en las bermas ubicadas en la costa de la Bahía de San Julián, la
costa de Cabo Curioso y diferentes sectores del interior del área de estudio (Otaola et al. en prep.) Por estos
motivos, consideramos que los costos de aprovisionamiento de estos recursos han sido nulos y pudiendo
realizarse además conjuntamente con otras actividades de subsistencia, como la obtención de moluscos en
las restingas cercanas.
B) Local lejana: se ubica a partir de los 20km y se extiende hasta los 40km. Comprende una serie de
afloramientos del Terciario, restringidos espacialmente a un sector del Gran Bajo de San Julián, el extremos
norte y este del Salitral de Cabo Curioso (Goyanes, Prestía) y las inmediaciones de la Ea. Playa Grande.
Estas fuentes primarias están compuestas por sílices (e.g., calcedonias, ópalos) de calidad muy buena y
excelente para la talla. La distribución localizada de estas materias primas potencialmente genera una
incongruencia en relación a la explotación de otros recursos de subsistencia.
C) No local: Define un rango mayor a los 40km. Al momento se han podido reconocer como tal a la obsidiana
que aparece en forma de núcleos y artefactos. De acuerdo con la información que se posee y con los estudios
realizados por Charles Stern la procedencia de ésta roca de calidad excelente para la talla es Pampa del
Asador distante unos 400 km como. (Charles Stern com pers 2003 -ver apéndice-).
Es esperable que las diferencias observadas en la disponibilidad y distribución de rocas afecten los costos
relativos al aprovisionamiento. De esta manera, las materias primas provenientes de las fuentes “local
lejanas” y “no locales” poseerán costos de aprovisionamiento más altos que aquéllas provenientes de fuentes
cercanas.
Por lo tanto las hipótesis generales de este trabajo son que:
A diferencia de lo expuesto por Civalero y Franco (2003), hemos dividido el sector local, -aquel que comprende desde
la franja costera hasta los 40km-, en cercana (20km) y lejana (hasta 40km).
2
H1 El uso de materias primas de mejor calidad para la talla que han sido transportadas a los sitios
mostrarán diversos grados de maximización en relación a su abundancia relativa y la distancia de las
fuentes.
H2 Aquellas materias primas que han sido transportadas menores distancias o bien recolectadas en
las inmediaciones de los sitios tenderán a ser utilizadas en base a su calidad relativa para la talla.
De esta hipótesis se derivan a su vez, las dos siguientes:
H2a Las de mejores calidades presentarán indicadores de estrategias mixtas, es decir, tanto de
maximización de materias primas como de minimización del tiempo de manufactura.
H2b Las de calidad regular y mala tenderán a ser utilizadas en estrategias de minimización del tiempo
de manufactura.
Materiales y métodos
Las diferencias mencionadas tendrían que ser observadas en los núcleos tanto en variables morfológicas
(tamaño, peso) como en otros atributos formales que indiquen intensidad diferencial de uso o variación en las
estrategias de explotación (forma de los núcleos, atributos tecno-morfológicos, etc). Con este fin se
seleccionaron el siguiente conjunto de variables, siguiendo los lineamentos propuestos por Franco 2002:
• Tipo de núcleo (categoría tecno-morfológica sensu Aschero 1975, 1983)
• Forma Base. En todos aquellos casos en que pudiera diferenciarse nódulo, lasca, lasca nodular,
bloque, etc. Muchas veces el reconocimiento de la forma base parte de la información previa de la forma
en que se da la disponibilidad de las materias primas
• Número mínimo de lascados. Esta variable aporta datos sobre la intensidad de uso sobre del núcleo
• Porcentaje de corteza (0%, 20%, 40%, 80%, 100%)
• Causas de abandono. Se identificó en la medida de lo posible causas de abandono, como núcleo
agotado, fracturas y charnelas.
• Forma y tipo de extracciones (láminas, hojas, lascas o ambas)
• Número de extracciones finales (aquellas que presentan boca de lascado)
• Tamaño de los lascados. En aquellas extracciones en que fue posible reconocer la boca de lascado se
midió el largo y ancho por el eje técnico. Esta variable ayuda a determinar las pautas de abandono.
• Terminación de las extracciones (aguda o con charnela)
• Largo, ancho espesor medidos por el eje morfológico y peso del núcleo
• Tipo de materia prima y calidad de la materia prima siguiendo a Aragón y Franco (1997) (excelente,
muy buena, buena, regular y mala)
• Procedencia (inmediatamente local, local cercana, local lejana y no local). Esta variable será utilizada a
lo largo del trabajo para diferenciar los conjuntos de núcleos. Las diferencias observadas serán utilizadas
para discutir la validez de la hipótesis anteriormente mencionada.
La muestra se compone de 50 núcleos de los cuales 24 son de materias primas local cercana, 24 rocas local
lejanas y 2 de rocas no locales (Obsidiana). Estos últimos fueron excluidas de los análisis debido a su
reducido número (ver apéndice, tabla 2). Las muestras fueron obtenidas de diversos puntos durante las
campañas realizadas en los años 2002 y 2003. (Imagen 1)
Análisis y resultados
En el caso de las variables numéricas (peso, largo máximo, largo últimas extracciones y ancho de las últimas
extracciones) se calculó la media aritmética, el desvío estándar y el coeficiente de variación (ver tabla 2 y 3),
aquellas de tipo nominal (terminación de las últimas extracciones y las características de la plataforma)
fueron ingresadas indicando su presencia (1) o ausencia (0) para luego facilitar su cuantificación.
En el presente análisis consideramos principalmente dos variables continuas peso y largo máximo (medido
por el eje morfológico)3. A partir de estas dos variables se extrajo el coeficiente de correlación entre el largo y
el peso, los resultados indican que éste es alto (R2 =0,70 para las locales lejanas, R2 =0,80 para las locales
cercanas). Consideramos por lo tanto que el uso de estas dos variables conjuntamente son un buen
indicador del volumen relativo del núcleo. La distribución de frecuencias para estas dos variables variables
así como sus valores medios y desvío estándar señalan la posibilidad de separar dos conjuntos de tamaños
diferentes. Se observa que ambos conjuntos poseen distribuciones diferentes (ver gráficos 2 y 3). El
histograma fue realizado con un nivel de significación de 0,05
14
13
12
11
10
No of obs
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
<= 50
(50,60]
(60,70]
(70,80]
(80,90]
(100,110]
(120,130]
> 140
(90,100]
(110,120]
(130,140]
Local cercana
Local lejana
TLargo
amaño
máximo
máximo
Gráfico 2: Histograma de frecuencias de la variable largo máximo (mm) para las muestras procedentes de
sitios local lejanos-local cercanos
Debido a la ausencia de plataformas reconocibles en muchos artefactos; se decidió utilizar esta forma de medición para
igualar la información obtenida.
3
22
20
18
16
No of obs
14
12
10
8
6
4
2
0
<= 0
(100,200]
(300,400]
(500,600]
(700,800] (900,1000]
> 1100
(0,100]
(200,300]
(400,500]
(600,700]
(800,900] (1000,1100]
Local cercana
Local lejana
Peso
Gráfico 3: Histograma de frecuencias de la variable peso máximo (gr) para las muestras procedentes de sitios
local lejanos-local cercanos
Es posible discriminar en una primera instancia; dos grandes conjuntos de núcleos a partir de la procedencia
de las materias primas. Sin embargo; observamos que ambas distribuciones se solapan parcialmente. Para
explorar más en profundidad la distribución de las variables peso (C1) y largo máximo (C2) se realizó un
análisis de cluster, conformando 4 grupos con un nivel de significación de 0,05 (ver gráfico 3). En estos
conjuntos de núcleos así conformados quedan discriminadas las materias primas inmediatamente locales y
abundantes por un lado y las locales lejanas o localmente disponibles pero escasas; lo que concuerda con
nuestras expectativas generales y por las tendencias observadas en el histograma.
Gráfico 4: Análisis de cluster entre las variables tamaño máximo y peso para todos los casos analizados
Los 4 conjuntos separan básicamente un grupo formado por las materias primas cercanas e inmediatamente
locales (C1 -indicado en azul-) otro conformado por las locales lejanas (C3 –indicado en rojo-) un conjunto
intermedio conformado tanto por locales lejanas y cercanas (C2), así como un cuarto cluster conformado por
los 2 elementos en el extremo de la distribución (C4).
Estos tercer y cuarto agrupamientos son interesantes, principalmente ya que reúnen casos que parecen
mostrar diferencias en las estrategias de reducción seguidas. El C3 agrupa principalmente núcleos de forma
irregular de materias primas locales cercanas o inmediatamente disponibles de muy buena calidad para la
talla y que han sido utilizados más intensamente y núcleos de hojas de materia prima de muy buena calidad
tanto locales cercanos como lejanos. Por un lado estos datos sugieren que hay un patrón variado para
materias primas de muy buena calidad cercanas, ya que algunos núcleos podrían estar más intensamente
usados que otros. Por otro lado, los núcleos con extracciones de hojas parecen haber sido abandonados, sin
ser utilizados posteriormente para la extracción de lascas. Una explicación posible sería que ante la
imposibilidad de seguir extrayendo hojas fuesen descartados, o que constituyan reservas de materia prima
que no fue utilizada. Igualmente cualquier conclusión al respecto necesita explorar la variabilidad total de los
conjuntos y un análisis detallado de las estrategias empleadas en la producción y uso de hojas en los sitios.
El C4 posee sólo dos casos, un núcleo de materia prima inmediatamente disponible por un lado, con
extracciones aisladas y un gran núcleo de hojas con indicios de reactivación de la plataforma y últimas
extracciones en charnela. Este último patrón es similar al observado para este tipo de núcleos preparados en
C3. La diferencia radica en que en este caso las abundantes charnelas apuntan a que ésta fue la causa de
abandono probable. Además ambos artefactos, por haber sido recuperados en la orilla oeste del salitral de
Cabo Curioso se encuentran a una menor distancia de los afloramientos de rocas silíceas, lo que puede haber
reducido los costos de aprovisionamiento.
La aplicación del test de Kolmogorv-Smirnov para estos dos conjuntos confirma que el grupo de las materias
primas local cercanas por un lado y las local lejanas por otro son estadísticos distintos (ver tabla 1). Asimismo
se aplicó este test para el conjunto de rasgos no-contínuos como porcentaje de corteza, número mínimo de
extracciones etc; con el fin comprobar si estas diferencias son observables a través de otras variables. Se
eligió un nivel de significación de 0,05 donde la H0 postula la no diferencia entre ambos conjuntos y H1
postula la existencia de diferencias entre ambos grupos (local cercanos y local lejanos) (Shennan 1992)
Los resultados en base al largo máximo, el peso, el porcentaje de corteza y ancho de las últimas
extracciones muestran diferencias significativas para los distintos conjuntos. Mientras que para las variables
restantes, no se observan diferencias significativas entre los conjuntos. Esto sugiere que el peso, tamaño
máximo, porcentaje de corteza y ancho de las últimas extracciones, pueden ser consideradas como las
variables más sensibles para el análisis de las distintas estrategias.
Variables
Peso
Nº mínimo de extracciones
Porcentaje de corteza
Tamaño máximo
Plataforma (presencia)
Kolmogorov-Smirnov
Nivel de significación 0,05
0,791667
0,291667
0,5
0,75
0,166667
H0 acepta (0,3926≥)
Rechaza
Acepta
Rechaza
Rechaza
Acepta
Variables
Largo de las últimas extracciones
Ancho de las últimas extracciones
Kolmogorov-Smirnov
Nivel de significación 0,05
H0 acepta (0,3656≥)
0,319697
0,516667
Acepta
Rechaza
Tabla 1: Resultados del test de Kolmogorov-Smirnov entre los conjuntos local cercano y local lejano
Variables
Terminación de las últimas extracciones
Características de las plataforma
Tipo de extracciones
Calidad de la materia prima
Tipo de núcleo
Chi2
1,97
1,04
0,67
6,54
55,46
Valor tabulado
5,99
3,84
5,99
5,99
16,91
Ho
Acepta
Acepta
Acepta
Rechaza
Rechaza
Tabla 2: Resultados del test Chi2 entre los conjuntos local cercano y local lejano
La aplicación del test de Chi2 deja ver diferencias estadísticas entre ambos conjuntos, es decir, el de las
materias primas provenientes del área denominada local cercano y el área denominada local lejano (ver tabla
2). Estas diferencias se observan principalmente sobre dos variables, calidad de la materia prima y tipo de
núcleo, ambas con valores que superan a los tabulados, rechazando por tanto la H0, que postula la igualdad
de ambos conjuntos (nivel de significación 0.05). En el caso de las variables restantes, terminación de las
últimas extracciones y tipo de extracciones las diferencias que se observan en los valores de ambos
conjuntos no son estadísticamente significativas. (Shennan 1992)
Local cercano
Variables
Peso
Nº de extracciones
Porcentaje de corteza
Tamaño máximo
Largo últimas extracciones
Ancho últimas extracciones
Media
315,12
8,62
45
86,95
29,83
29,57
Desv estandar
218,66
21,52
19,64
19,17
Tabla 4: Media y desvío estándar de la categoría local cercano, de las variables seleccionadas para el análisis
Local lejano
Variables
Peso
Nº de extracciones
Porcentaje de corteza
Tamaño máximo
Largo últimas extracciones
Ancho últimas extracciones
Media
65,40
10,25
15
50,97
21,08
17,22
Desv estándar
67,79
13,97
10,32
8,45
Tabla 5: Media y desvío estándar de la categoría local lejano, de las variables seleccionadas para el análisis
Resultados: Composición de los conjuntos
•
Materias primas locales cercanas
Los núcleos analizados sobre estas materias primas muestran, como lo mencionamos, tamaños más grandes
diferencia que es claramente significativa (ver tabla1). Fueron elaborados principalmente sobre dacita de
calidad buena y muy buena y en menor medida en basalto (ver tabla 7). En general las causas de abandono
no parecen estar relacionadas con el agotamiento de las plataformas de extracción o fallas en la estructura de
la roca, (solamente 2 parecen estar agotados – ver tabla 7-) asimismo tienen en promedio, menor cantidad
de extracciones (8,62) . Los porcentajes de corteza son notablemente más altos (una media de 45). La forma
de los núcleos es predominantemente del tipo irregular (ver tabla 6) (sensu Aschero 1983) y en menor
medida del tipo discoidal irregular, en donde al parecer se utilizó la forma natural (plana y circular) de algunos
nódulos para obtener lascas. De la misma manera, la medida de las últimas extracciones es en promedio
mayor, constituyendo una diferencia estadísticamente significativa en relación al ancho de estas extracciones
(ver tabla 1).
Por lo tanto es muy plausible que hayan existido estrategias de aprovechamiento distintas, donde tanto la
distancia como la calidad fueron variables económicas importantes dentro de las estrategias de reducción
lítica.
•
Materias primas Local lejanas.
Esta muestra exhibe un número mayor de bipolares (con respecto a la muestra de local cercanas) (ver tabla
6) realizados principalmente sobre lascas como formas base, lo que sugiere la reutilización o reclamación de
artefactos sobre materias prima de calidad excelente, como los ópalos. Asimismo las características de la
superficie (Marrero 1997) de algunos de estos núcleos bipolares sugieren la posibilidad de tratamiento térmico
previo, posiblemente relacionado a la extracción de las lascas y la formatización de artefactos. Otro rasgo
importante es la intensidad de uso de estos núcleos, ya que un mayor frecuencia de ellos muestran charnelas
y plataformas agotadas (ver tabla 3). Un mayor promedio de extracciones (unos 10 por núcleo) y la evidencia
de reactivación de las plataformas sugiere asimismo una intensidad de uso mayor. De la misma manera, lo
sugiere, el promedio de largo de las últimas extracciones (una media de 21mm largo y 19 mm ancho). Otro
dato importante de los núcleos realizados sobre materias primas de calidad excelente, es que un gran
porcentaje son globulosos (sensu Aschero 1983) encontrándose totalmente agotados.
Aquellos con extracciones de hojas parecen haber sido descartados antes de estar totalmente agotados, de
hecho son los de mayor peso en la muestra (conformando el cluster 3). Estos núcleos, mayormente
prismáticos, parecen haber sido descartados al disminuir su tamaño para continuar extrayendo hojas, pero
siendo aún potencialmente utilizables para extraer lascas. Sin embargo, otras variables como número mínimo
de lascados, y proporción relativa de corteza (tablas 3 y 4) muestran diferencias significativas entre núcleos
de ambos tipo de procedencias.
Categorías
Local cercano Local lejano
Tipo de núcleo
n
n
Núcleo Bipolar
2
5
Discoidal regular
1
0
Discolidal irregular
4
1
Bi-piramidal
0
1
Prismático
2
3
Piramidal irregular
2
3
Pieza testeada4
1
Poliédrico
4
Globuloso poliédrico
3
Irregular
12
4
Total
24
24
Tabla 6: Tipo y frecuencia de núcleos analizados local cercanos y local lejanos
Materias primas no locales
La muestra, que por su reducido tamaño no fue utilizada en los análisis se compone de dos núcleos de
obsidiana, uno bipolar de obsidiana negra con inclusiones de óxido marrón-rojizo en forma de bandas y otro
de obsidiana negra opaca. Ambos son de reducido tamaño, siendo el primero relativamente mayor (ver
apéndice). El primero de ellos presenta extracciones de tipo bipolar en dos plataformas, quedando
aproximadamente un 40 % de su superficie con corteza. El segundo es de tipo globuloso y está totalmente
agotado y no tiene reserva de corteza. El tratamiento de ambos es pues, diferente; recientemente han sido
hallados más núcleos de esta materia prima tanto en excavaciones como en superficie en los sitios La Mina,
en el sector de cabo Curioso y en recolecciones realizadas alrededor de el sitio histórico Floridablanca
excavado por La Dra Ximena Senatore y equipo. De este lugar procede el núcleo bipolar y una creciente
muestra de artefactos de obsidiana. Este núcleo, junto con otros artefactos fue enviado a análisis químicos,
los cuales fueron realizados por el Dr Charles Stern. Los resultados que son detallados en el apéndice
indican que la procedencia probable es Pampa del Asador, distante unos 400 km. Los análisis preliminares
sugerirían un patrón bimodal de explotación de esta materia prima, observándose tanto núcleos totalmente
agotados, como otros con reservas de corteza y relativamente inexplotados. La evidencia presente en los
sitios sugiere en principio que todas las etapas de reducción pueden haberse llevado acabo en ellos (ver
apéndice) como lo sugieren lascas primarias, secundarias, angulares y otras de reducción bifacial.
Discusión
A través del artículo hemos seguido distintas líneas de evidencia que nos permiten sostener la existencia de
posibles diferencias en las estrategias de reducción utilizadas sobre materias primas provenientes del sector
denominado local cercano y el sector denominado local lejano. En este sentido, los diversos procedimientos
estadísticos utilizados en el análisis de la muestra arqueológica -tanto descriptivos como de significaciónindican una diferencia significativa entre ambos conjuntos.
En ambos histogramas (realizados a partir del largo máximo y peso) observamos diferencias en la distribución
de los valores de las variables, de los conjuntos local cercano y el local lejano. En el primero de ellos,
4
Sensu Silva 1997
realizado sobre la variable “largo máximo” el conjunto local cercano posee una mayor frecuencia de núcleos
de mayor tamaño y en el caso del “peso” se observa que este mismo conjunto posee mayor frecuencia de
núcleos de mayor peso que el conjunto local lejano.
En el caso de los test estadísticos, tanto Kolmogorov Smirnov como Chi2, podemos decir que existen ciertas
variables que apoyan la existencia de una diferencia estadística entre ambos conjuntos, demás está decir,
que estos test no nos brindan información sobre el grado de relación existente entre ambos conjuntos, pero sí
nos permiten rechazar sobre la base de distintas variables la H0 que postula que no existen diferencias
significativas entre ambos conjuntos.
De aquí se desprende uno de los aspectos más interesantes, el de que parecen existir diferencias notables en
el uso de las materias primas, relacionadas principalmente con las distancias relativas entre las fuentes de
aprovisionamiento y los sitios y la calidad de las materias primas para la talla. En este sentido los métodos
estadísticos anteriormente mencionados, apoyarían las dos hipótesis principales de este trabajo generadas a
partir de la aplicación del modelo de lugar central (Bettinger 1991), es decir,
H1 El uso de materias primas de mejor calidad para la talla que han sido transportadas a los sitios mostrarán
diversos grados de maximización en relación a su abundancia relativa y la distancia de las fuentes.
H2 Aquellas materias primas que han sido transportadas menores distancias o bien recolectadas en las
inmediaciones de los sitios tenderán a ser utilizadas en base a su calidad relativa para la talla.
Si bien la siguiente no es una tendencia claramente delimitada, en el análisis de clusters, podemos observar
la conformación de distintos conjuntos basados en las diferencias de largo máximo y tamaño. El C1
conformado por núcleos de materias primas local cercana y el C3 constituido por núcleos de materias primas
de origen local lejano. Finalmente se observa un tercer cluster C2 que combina materias primas lejanas y
cercanas con peso y largo máximo similares, lo cual debe ser explorado analizando más detalladamente
otros indicadores de descarte, como el ángulo de la plataforma y la existencia de imperfecciones o fracturas.
Aunque es muy posible que muchos de los núcleos descartados, que componen el C3 sean núcleos de hojas
agotados.
Los análisis realizados sobre otros artefactos procedentes del sitio la Mina 1 (Lanata et al 2002) ubicado en
el área costera del área de Cabo Curioso, tienden a sustentar la hipótesis de un uso más variado para las
materias primas local cercanas, aunque principalmente centrado en estrategias de tipo expeditivo y un una
tendencia a la maximización de materias primas de calidad muy buena y excelente de procedencia local
lejana, como los ópalos, que se utilizaron principalmente en la confección de instrumentos, como raederas y
raspadores así como en la producción de cuchillos de filo natural (sensu Aschero 1985) sobre hojas.
Asimismo los análisis sugieren una preferencia al menos en este sitio en el uso de este tipo de rocas que
componen un 56 % del conjunto procedentes en los sondeos 1 y 2 del sitio la Mina.
El patrón observado en las rocas no locales como la obsidiana es menos claro y parece contradecir los
resultados expuestos por Molinari y Espinosa (1999) obtenidos a partir del análisis de diversas colecciones en
un amplia área de Patagonia, los cuales parecen indicar una clara tendencia a la disminución del tamaño y
tipo de lascas de obsidiana, (así como la ausencia de núcleos para los sitios lejanos de Pampa del Asador,
ver también Civalero 1999)
Lo observado preliminarmente sugiere una estrategia distinta de utilización de esta roca, en el área costera de
San Julián, ya que los desechos de talla que aparecen en los sitios, en las concentraciones de superficie y en
hallazgos aislados poseen una alta proporción de corteza proveniente de las primeras etapas de extracción, al
igual que uno de los núcleos analizados en el cual sólo se observan dos extracciones. Por otro lado, esto
también se contradice con las expectativas generadas a partir de nuestras hipótesis basadas en el ahorro
energético, patrón que como hemos visto, parece ajustarse para el caso de los sílices. Esto podría deberse a
otras formas no directas de aprovisionamiento en forma de nódulos, (Franco…., Meltzer 1989), o bien a la
existencia de fuentes secundarias más cercanas aún no identificadas. En este sentido, Civalero y Franco
(2003) proponen que debido a la calidad excelente de estas rocas y al reducido tamaño de los nódulo estos
podrían haber sido transportados enteros. Igualmente nuestro conocimiento sobre la distribución y
abundancia relativa de esta materia prima en el área es todavía sumamente limitado debido entre otras cosas,
al tamaño reducido de la muestra con que contamos y al estado preliminar de nuestras resultados. Estas
preguntas tendrán sin duda más significación a medida que se profundicen las investigaciones.
El paso siguiente en nuestro trabajo es por lo tanto, analizar aquellos puntos en donde puedan reconocerse
etapas iniciales de extracción, como en las fuentes de materias primas, y en los puntos intermedios entre los
sitios y las canteras. Asimismo, sería esperable que tanto en las fuentes como en sitios más cercanos a éstas
se observen estrategias de menor ahorro energético, como etapas intermedias de reducción lítica con
proporciones mayores de corteza y probablemente, núcleos de materia prima de muy buena calidad de
mayor tamaño (ver discusión del Cluster 4 más arriba). Este patrón podría observarse por ejemplo, en
distintos puntos del Salitral que se encuentran a menos de 10 km de los afloramientos, cercanos al Gran Bajo
de San Julián o en sitios ubicados más al Norte del Cabo Curioso en donde según la información bibliográfica
se ubica otra fuente de rocas silíceas (Goyanes 1999).
Sin embargo, estas estrategias deben de ser estudiadas en relación a otros recursos críticos, como los
faunísticos, así como en relación a todos los demás componentes de la organización tecnológica. Es decir, esta
información debe ser puesta en juego dentro de un contexto más amplio de líneas de evidencia. Asimismo,
aún resta obtener mucha información sobre la distribución de las materias primas líticas para poder ubicar e
identificar a aquellas aún indeterminadas y ampliar el mapa de recursos. Los datos obtenidos hasta el
momento, tienden por lo tanto a mostrar el panorama de la variabilidad en el uso de los recursos líticos en
algunos sectores del espacio local.
Agradecimientos
Este trabajo fue realizado dentro del proyecto Variabilidad en los paisajes arqueológicos en el paralelo 49º
dirigido por el Dr. Lanata.
Queremos agradecer especialmente a Charles Stern quien tuvo la gentileza de realizar los análisis químicos
de las muestras de obsidiana para determinar su procedencia y facilitarnos los datos para su publicación. A la
Dra. Nora Franco por la revisión del manuscrito y por sus comentarios y sugerencias. A Roberto y Cecilia por
la lectura de la versión previa de este trabajo . A la Municipalidad del Puerto de San Julián. A Marcela,
Marcelo y Pinocho por su hospitalidad.
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Tablas e imágenes
Imagen 1: Mapa geomorfológico de San Julián (modificado de Wichmann 1922). Las líneas oblicuas señalan
las formaciones terciarias, principalmente de origen marino.
Tablas
Media y desvío estándar de los 4 Cluster resultantes
Media para cada Cluster
Variables
C1
C2
Número de componentes
Cluster1
378
95,33334
12
Desviación estándar para cada Cluster
Variables
C1
C2
Número de componentes
Cluster2
155,7231
71,76923
13
Cluster1
82,17719
9,893371
12
Cluster3
42,20952
45,95238
21
Cluster2
49,84829
6,771925
13
Cluster4
843
132
2
Cluster3
25,59091
8,879619
21
Tabla 7: Variables utilizadas en los análisis
Terminación de las últimas extracciones Loc cercana n Loc lejana n
Aguda
7
10
Quebrada/ en charnela
3
9
Ambas
4
3
Características de las plataforma
Lisa/cortical
12
18
Diedra/facetada
0
1
Tipo de extracciones
Lascas
19
20
Hojas
1
2
Ambas
3
1
Calidad de la materia prima
mala/regular
0
0
buena
6
1
muy buena
14
7
exelente
4
16
Tipo de roca
Dacita
14
0
Sílicea
1
20
Calcedonia
0
1
Pórfido dacítico
1
0
Basalto
8
0
Otras
0
3
6
10,25
Número mínimo de extracciones (media)
Corteza
0%
2
14
20%
6
4
40%
9
5
80%
8
1
2
15
Núcleos agotados total/parcialmente
Cluster4
292,7422
11,31371
2
Apéndice
Composición química de las muestras de obsidiana
Los resultados obtenidos por Charles Stern (ver tablas) a partir de análisis químicos realizados sobre 6
muestras de obsidiana (en todos casos artefactos líticos), señalan que las distintas muestras, si bien varían
en algunos casos macroscópicamente (e.g., negra opaca, bandeada de gris, bandeada de marrón) pueden
ser comprendidas dentro del rango de variación mostrada por la fuente de Pampa del Asador, distante unos
400 Km de los sitios. Estas muestras se corresponden con los tres tipos básicos reconocidos por Stern.
KEVEX WINXRF JOB REPORT : SILICATE.JOB
Data Items: No; Samp. ID; Element conc.; in c:\winxrf\2-5-03.csv;
No.
SampID
1GSP-1_1
2P11
3P21
11MC1
12MC2
13MC3
14MC4
15MC5
16MC6
Rb %
Sr %
Y
0,0255 0,0235
0,0194 0,0029
0,0234 0,0002
0,0241 0,0001
0,0184 0,0029
0,0187 0,0029
0,0206 0,0032
0,0195 0,0031
0,0162 0,0059
%
Zr %
Nb %
Ba %
La %
Ce %
Obsidian Type
0,0032 0,0524 0,0028 0,1328 0,0181 0,0384granite standard
0,0037 0,0144 0,0028 0,0243 0,0024 0,0071PDAI standard
0,0054 0,0142 0,0038 0,0010 0,0011 0,0050PDAIIa standard
0,0057 0,0147 0,0040 0,0012 0,0019 0,0058 PDAIIa
0,0039 0,0149 0,0030 0,0242 0,0032 0,0073PDAI
0,0041 0,0150 0,0033 0,0244 0,0030 0,0068PDAI
0,0041 0,0154 0,0032 0,0255 0,0033 0,0077PDAI
0,0040 0,0155 0,0029 0,0252 0,0036 0,0086PDAI
0,0034 0,0287 0,0036 0,0580 0,0026 0,0067PDAIIIb
Núcleos de obsidiana recuperados: (en rojo se consigna aquellos enviados para análisis químico)
Tipo de núcleo
Bipolar
Poliédrico
Peso
43
11,5
Color
Tamaño máximo Porcentaje de corteza
55
40
Negro bandeado de marrón
25
0
Negro
Artefactos de obsidiana analizados: (En rojo se consignan aquellos artefactos que fueron enviados para
análisis químico)
Artefacto
Lasca angular
Lasca bipolar
Lasca primaria
Lasca de reducción bifacial
Lasca secundaria
Hoja (fragmento medial)
Lasca angular
Lasca de reducción bifacial
Lasca de reducción bifacial
Fragmento de lasca angular
Lasca de reducción bifacial
Lasca angular
Lasca angular
Núcleo Bipolar
Corteza (%)
10
20
100
0
45
0
0
0
0
0
0
0
0
40
Ancho
17
36
13
15
22
13
11
11
19
11
33
22
40
55
Espesor
16
17
8
22
20
10
12
6
18
23
30
29
24
45
Peso
4
5
3
5
5
2
4
2
3
3
5
6
8
12
Punta burilante con muesca
10
20
23
6
Punta burilante
0
19
20
6
Tipo de obsidiana
Negra (opaca)
Negra (opaca)
Negra (opaca)
Negra (opaca)
Negra (opaca)
Negra (opaca)
Negra (opaca)
Negra (opaca)
Negra (opaca)
Negra (opaca)
Negra (opaca)
Negra (opaca)
Negra (opaca)
Negra con bandas
marrones
Negra, con bandas
grises
Negra