Identifying Archaeological Bone via Non-Destructive ZooMS and the Materiality of Symbolic Expression: Examples from Iroquoian Bone Points
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.
Notice bibliographique
Résumé
Today, practical, functional and symbolic choices inform the selection of raw materials for worked objects. In cases where we can discern the origin of worked bone, tooth, ivory and antler objects in the past, we assume that similar choices are being made. However, morphological species identification of worked objects is often impossible due to the loss of identifying characteristics during manufacture. Here, we describe a novel non-destructive ZooMS (Zooarchaeology by Mass Spectrometry) method which was applied to bone points from Pre-Contact St. Lawrence Iroquoian village sites in southern Quebec, Canada. The traditional ZooMS technique requires destructive analysis of a sample, which can be problematic when dealing with artefacts. Here we instead extracted proteins from the plastic bags in which the points had been stored. ZooMS analysis revealed hitherto unexpected species, notably black bear (Ursus americanus) and human (Homo sapiens sapiens), used in point manufacture. These surprising results (confirmed through genomic sequencing) highlight the importance of advancing biomolecular research in artefact studies. Furthermore, they unexpectedly and exceptionally allow us to identify and explore the tangible, material traces of the symbolic relationship between bears and humans, central to past and present Iroquoian cosmology and mythology.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle