Metric and non-metric guides for the determination between fore- and hindlimb phalanges of Rangifer tarandus
Notice bibliographique
Résumé
Phalanges are a great untapped resource in the zooarchaeology of Rangifer tarandus. The utilization of this resource, however, is constrained by a current inability to consistently differentiate fore- from hindlimb phalanges in a mixed assemblage. The ability to separate and identify forelimb and hindlimb phalanx 1 (PI) and phalanx 2 (PII), as well as to recognize and identify other small bones of the hoof, leads to great opportunities for archaeologists. In large scale-analysis, this capacity allows a greater ability to determine minimum number of individuals and assess butchery and transport practices. In the examination of individual life histories of Rangifer tarandus, these designations allow a more precise study of pathology and entheseal change, which can shed light on adaptation, foraging strategy, and human-animal interactions. This study presents qualitative and quantitative methods for the differentiation of PI and PII of the fore- and hindlimbs and describes other bones of the hoof. Metric techniques were developed to differentiate fore- from hindlimb phalanges using non-invasive, non-destructive, and simple methods. The efficacy and accuracy of these methods were assessed using blind testing by students and staff. The average success rates of metric analysis yielded 87% accuracy for determinations of fore- versus hindlimb PI and 92% accuracy for determination of fore- versus hindlimb PII. These results show that this method could benefit researchers working with Rangifer tarandus remains.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».