Carbon and Nitrogen Isotopic Survey of Northern Peruvian Plants: Baselines for Paleodietary and Paleoecological Studies
Notice bibliographique
Résumé
The development of isotopic baselines for comparison with paleodietary data is crucial, but often overlooked. We review the factors affecting the carbon (δ(13)C) and nitrogen (δ(15)N) isotopic compositions of plants, with a special focus on the carbon and nitrogen isotopic compositions of twelve different species of cultivated plants (n = 91) and 139 wild plant species collected in northern Peru. The cultivated plants were collected from nineteen local markets. The mean δ(13)C value for maize (grain) was -11.8±0.4 ‰ (n = 27). Leguminous cultigens (beans, Andean lupin) were characterized by significantly lower δ(15)N values and significantly higher %N than non-leguminous cultigens. Wild plants from thirteen sites were collected in the Moche River Valley area between sea level and ∼4,000 meters above sea level (masl). These sites were associated with mean annual precipitation ranging from 0 to 710 mm. Plants growing at low altitude sites receiving low amounts of precipitation were characterized by higher δ(15)N values than plants growing at higher altitudes and receiving higher amounts of precipitation, although this trend dissipated when altitude was >2,000 masl and MAP was >400 mm. For C(3) plants, foliar δ(13)C was positively correlated with altitude and precipitation. This suggests that the influence of altitude may overshadow the influence of water availability on foliar δ(13)C values at this scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».