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Enregistrement W2129837049 · doi:10.2458/56.17160

Analyzing Radiocarbon Reservoir Offsets Through Stable Nitrogen Isotopes and Bayesian Modeling: A Case Study Using Paired Human and Faunal Remains from the Cis-Baikal Region, Siberia

2014· article· en· W2129837049 sur OpenAlex
Christopher Bronk Ramsey, Rick Schulting, Olga I. Goriunova, Vladimir I. Bazaliiskii, Andrzej Weber

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRadiocarbon · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Environment Research Council
Mots-clésRadiocarbon datingArchaeologyStable isotope ratioIsotope analysisGeologyHolocenePhysical geographyIsotopeδ15Nδ13CGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dietary offsets in radiocarbon dates are becoming increasingly interesting to researchers, not only because of their impact on the reliability of chronologies but also because of the possibilities for extracting further dietary information from the 14 C data itself. This is the case with the cemeteries of the Cis-Baikal region being studied as part of the international Baikal-Hokkaido Archaeology Project set up to examine hunter-gatherer cultural dynamics in eastern Asia. Fortunately, to control for a freshwater reservoir offset, we were able to obtain a number of paired terrestrial herbivore and human material for 14 C dating. This article tests the correspondence between stable isotope evidence and the offsets seen in 14 C values and the implications for the analysis of the 14 C measurements as “chronometric dates.” This is an unusually well-documented example of freshwater reservoir offsets, providing an ideal case study to test different approaches to analyzing such offset information. Here, a purely Bayesian approach is compared with the more frequently applied linear regression analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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