A global compilation of known-origin keratin hydrogen and oxygen isotope data for wildlife and forensic research
Notice bibliographique
Résumé
<p>Variations in stable hydrogen (δ<sup>2</sup>H) and oxygen (δ<sup>18</sup>O) isotope ratios have been used in wildlife and forensic applications to infer the provenance of biological tissues by comparing isotopic measurements for unknown samples to geographically indexed measurements or predictions. Tissues composed of the structural protein keratin have been targeted in many systems, leading to a legacy of published data for known-origin samples. An open synthesis of these data would be useful to support broader analysis of keratin isotope patterns across biological systems and as a reference data collection for future studies.</p><p>Significant differences in sample preparation and analysis protocols and calibration and normalization approaches among laboratories have created substantial challenges in the integration of these data, however. Here we identify and assess factors that might be limiting comparability of δ<sup>2</sup>H and δ<sup>18</sup>O data among laboratories. These include sample type and sampling method, procedure for lipid extraction, whether and how partial exchange of keratin H with atmospheric moisture has been addressed, which laboratory reference materials have been used, drying and handling protocols, analysis method, and quality of chromatography for O isotopic analyses. We compile a list of reference materials (including Utah, USGS, and Saskatoon standards) and their established values, and develop a set of ‘rules’ and corrections to account for differences in processing methods and standards as well as the associated uncertainty. We apply these corrections to more than 2500 known-origin data from the literature and demonstrate that the comparability of isotopic data among laboratories is greatly improved by linking all measurements to the same scales. We highlight both the potential of the harmonized dataset for use in wildlife and forensic research as well as substantial challenges and limitations that remain.</p>
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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 | 0,000 |
| 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 ».