Ruminant mandibular tooth mesowear: a new scheme for increasing paleoecological sample sizes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Extension of the mesowear method to include the lower cheek teeth of ruminants will dramatically increase sample sizes and thus the statistical power of paleodietary inferences. However, the mesowear method of Fortelius and Solounias, which was designed for application to the upper molars, does not effectively separate ruminant species by diet when applied to the lower teeth. Upper and lower mesowear scores have sometimes been compared among non‐analogous cusps (i.e. the buccal cusps of the maxillary teeth, which experience incursion and the buccal cusps of the mandibular teeth, which experience excursion during the chewing stroke). We therefore compare mesowear scores between the buccal cusps of maxillary cheek teeth and the lingual cusps of mandibular cheek for a large sample of ruminants because both cusps experience incursion during the chewing stroke. Using the original mesowear scoring method, we find dietary signal in both the maxillary and mandibular cheek teeth and a high correlation between them using both non‐phylogenetic and phylogenetic comparative methods. Noting unique patterns of mesowear among the mandibular teeth, we also propose a new scoring method with additional wear categories that improves dietary inference when applied to the lower teeth and is highly repeatable. We also find that mandibular mesowear scores are consistently lower than for their maxillary counterparts. Although differential wear among the upper and lower teeth is much less apparent when applying our new scoring method, wear differences might relate to anisodonty (i.e. mandibular cheek teeth are narrower). Overall, we recommend our new scoring method for application to the lingual cusps of the lower second molars of fossil ruminants.
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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 | 0,037 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».