A bio‐available strontium isoscape for eastern Beringia: a tool for tracking landscape use of Pleistocene megafauna
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Numerous paleoecological questions concern the mobility of ancient fauna in eastern Beringia. Strontium (Sr) isotope ratio (87Sr/86Sr) analysis has emerged as a powerful tracer for determining the provenance of ancient biological materials. However, it is important to characterize 87Sr/86Sr variation across a landscape. We measured the 87Sr/86Sr composition of teeth from present‐day, herbivorous rodents (n = 162) sampled from across eastern Beringia to estimate bio‐available 87Sr/86Sr values. We compiled these data with the very limited number of previously published 87Sr/86Sr values from the region. We then used this dataset and a machine learning, random‐forest regression to predict bio‐available 87Sr/86Sr variations across eastern Beringia. As a case study using our new 87Sr/86Sr map (isoscape), we measured the 87Sr/86Sr and oxygen stable isotope values (δ18O) of five radiocarbon‐dated steppe bison from eastern Beringia and compared these to our 87Sr/86Sr isoscape and a δ18O isoscape to estimate the probable landscape use of these ancient fauna. Our model and isoscape provide important foundations for a wide range of additional applications, including studies of the paleo‐mobility of other fauna, ancient people and present‐day fauna in eastern Beringia.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».