MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3083122817 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-9674

A global compilation of known-origin keratin hydrogen and oxygen isotope data for wildlife and forensic research

2020· article· en· W3083122817 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah Magozzi, Andrea Contina, Michael B. Wunder, Hannah Vander Zanden, Gabriel J. Bowen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForensic Entomology and Diptera Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryHydrogen isotopeHydrogenBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<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>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,155
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetForensic Entomology and Diptera StudiesTravaux en français237 207