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Enregistrement W2738723251 · doi:10.1017/laq.2017.13

EXAMINING CHRONOLOGICAL TRENDS IN ANCIENT MAYA DIET AT MINANHA, BELIZE, USING THE STABLE ISOTOPES OF CARBON AND NITROGEN

2017· article· en· W2738723251 sur OpenAlexafffund
Jocelyn S. Williams, Shannen M. Stronge, Gyles Iannone, Fred J. Longstaffe

Notice bibliographique

RevueLatin American Antiquity · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensWestern UniversityGolder Associates (Canada)Trent University
Organismes subventionnairesTrent University
Mots-clésSubsistence agricultureStable isotope ratioMayaIsotopes of nitrogenIsotope analysisδ13CIsotopes of carbonElitePsychological resilienceBiomass (ecology)GeographyEcologyBiologyArchaeologyPoliticsTotal organic carbonAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the results of stable carbon and nitrogen isotope analyses of bone collagen and bone bioapatite from the ancient Maya center of Minanha, Belize (ca. 100 B.C. to A.D. 1260). The purpose of this research was to reconstruct diet and investigate the influence of sociopolitical and environmental factors. Overall, diet was relatively stable over time, with maize being a staple in all periods. Maize consumption reached its peak in the transitional Early to Middle Classic periods and decreased over time. When isotope data from dry periods were compared to normal periods, there were no significant differences, although comparisons of isotope data by burial location and type suggest that the apical or ruling elite consumed a more diverse diet, with more animal protein, relative to the lesser elites. The temporal variability in maize consumption seems best explained by sociopolitical factors documented at Minanha and within the Vaca Plateau. This study demonstrates the resilience of ancient subsistence practices in the face of climatic instability and highlights the impact that social and political factors can have on diet and subsistence economy.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,219 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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