Craniomandibular Trauma and Tooth Loss in Northern Dogs and Wolves: Implications for the Archaeological Study of Dog Husbandry and Domestication
Notice bibliographique
Résumé
Archaeological dog remains from many areas clearly show that these animals suffered tooth fractures, tooth loss, trauma, and dental defects during their lives. Relatively little research has explored the meanings of these patterns, particularly for ancient dog remains from small-scale societies of the North. One limiting issue is the lack of comparative data on dental health and experiences of trauma among northern wolves and dogs. This paper examines tooth loss, tooth fracture, enamel hypoplasia, and cranial trauma in a large sample of historic dog and wolf remains from North America and Northern Russia. The data indicate that the dogs more commonly experienced tooth loss and tooth fracture than the wolves, despite reportedly being fed mostly soft foods such as blubber and fish. The higher rates observed in the dogs likely is a result of food stress and self-provisioning through scavenging. The ability to self-provision was likely important for the long-term history of dog use in the north. Dogs also more commonly experienced cranial fractures than wolves, particularly depression fractures on their frontal bones, which were likely the result of blows from humans. Hypoplastic lesions are rare in both wolves and dogs, and probably result from multiple causes, including food stress, disease, and trauma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».