Improving stable isotopic interpretations made from human hair through reduction of growth cycle error
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A recent trend in stable isotopic analysis involves the reconstruction of short-term variations in diet using hair segments. However, bulk hair samples typically contain a growth cycle error, which may conceal or confound the most recently incorporated isotopic information. It is assumed that, at any given time, ∼85-90% of scalp hairs are actively growing, while the remaining 10-15% have transitioned into a resting or inactive phase, which lasts up to 4 months before hairs are shed. This study uses growth phase to determine the effects of age, sex, and health status on carbon and nitrogen isotopic ratios of hair analyzed in sequential segments. For this study, we selected archaeological hair samples from 10 individuals from Dakhleh Oasis, Egypt. Isotopic analyses of actively growing hair segments were compared to those for mixed growth phase segments from each individual. These data demonstrate the presence of growth cycle error and show that an understanding of structural-functional relationships is essential for interpreting normal versus pathological changes in hair follicle and fiber production. In situations where diet change and mobility produce variations in an individual's isotopic composition, elimination of positional-temporal error in sequential segment hair analyses can facilitate greater understanding of intraindividual metabolic reactions and changes in hair growth cycles. Phase identification may aid in determining the presence of pathological conditions in individuals, especially in those lacking skeletal indications, and provide a more precise estimation of seasonal dietary patterns, access to changing food resources, and metabolic equilibration to a new locality.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,046 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle