Re-approaching palaeodiet in the Andes: use and application of sulphur isotope analysis in reconstructing Peruvian palaeodiet
Notice bibliographique
Résumé
This research critically examines palaeodietary analyses in ancient Peru. Research is often approached using ceramics, flora, and faunal remains to examine human diet and behaviour prior to written records however these remains may not be indicative of items used exclusively for subsistence. More directed approaches employ stable isotope analyses of human remains as these data can provide direct indication of foods consumed during life. Peruvian isotope studies focus on 13C-enrichment patterns, and follow the premise that maize (corn) was the main source of 13C-enrichment recorded in bone collagen. Recent studies in Peru have identified other dietary sources that cause similar enrichment patterns, including kiwicha (pseudocereal), marine protein (e.g. shellfish, fish, and seals), and mococho (seaweed). As a result, additional methodologies must be employed to more sufficiently identify sources of subsistence in ancient Peru. I propose that stable sulphur isotope methodology may be used to overcome the issues presented. By critically reviewing previous palaeodietary analyses of Peru I examine current limitations and overview the application potential of carbon and nitrogen isotope studies complemented with sulphur isotope analysis of human and faunal remains within a Peruvian context. Ultimately I advocate for a more comprehensive approach to Peruvian palaeodiet.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».