High-resolution (centimetre-scale) GPS/GIS-based 3D mapping and spatial analysis of in situ fossils in two horned-dinosaur bonebeds in the Dinosaur Park Formation (Upper Cretaceous) at Dinosaur Provincial Park, Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Mapping of fossil sites represents an important aspect of palaeontology, because the data collected are required for interpreting the taphonomic and depositional history of the site, as well as the palaeoecology and behavior of the organisms. Methods for mapping and documenting certain vertebrate fossil sites, such as trackways, have drastically changed in recent years, with the integrated technologies of photogrammetry, laser scanning, and geographic information systems becoming standard practice, and providing digital, three-dimensional, and georeferenced data for analyses. Contrasting this technological revolution, the methods for mapping vertebrate bone accumulations, such as bonebeds, have changed little in recent decades, and are largely limited to two dimensions, are non-georeferenced, and produce static maps. Here, we present a novel test case in the mapping of two ceratopsid (Dinosauria: Ornithischia) monodominant bonebeds (mass death assemblages) that are documented digitally, fully georeferenced, and in three dimensions, using a combination of high-resolution (at centimetre-scale) global positioning system, photogrammetry, and geographic information systems. Importantly, accompanying spatial data (i.e., size and orientation) are collected in the field in the traditional manner and directly compared with values calculated from the digital map. Parameters describing bone length and orientation exported from the digital map are largely reflective of measured field data, with both size and orientation distributions being statistically indistinguishable, but with disproportionate error for elements smaller than 10 cm. Protocols and methods tested here will hopefully add to the discussion about the future of fossil bonebed mapping, specifically incorporating digital, three-dimensional, and fully georeferenced data into a powerful analytical tool.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».