Historical overview and new directions in bioarchaeological trace element analysis: a review
Notice bibliographique
Résumé
Given their strong affinity for the skeleton, trace elements are often stored in bones and teeth long term. Diet, geography, health, disease, social status, activity, and occupation are some factors which may cause differential exposure to, and uptake of, trace elements, theoretically introducing variability in their concentrations and/or ratios in the skeleton. Trace element analysis of bioarchaeological remains has the potential, therefore, to provide rich insights into past human lifeways. This review provides a historical overview of bioarchaeological trace element analysis and comments on the current state of the discipline by highlighting approaches with growing momentum. Popularity for the discipline surged following preliminary studies in the 1960s to 1970s that demonstrated the utility of strontium (Sr) as a dietary indicator. During the 1980s, Sr/Ca ratio and multi-element studies were commonplace in bioarchaeology, linking trace elements with dietary phenomena. Interest in using trace elements for bioarchaeological inferences waned following a period of critiques in the late 1980s to 1990s that argued the discipline failed to account for diagenesis, simplified complex element uptake and regulation processes, and used several unsuitable elements for palaeodietary reconstruction (e.g. those under homeostatic regulation, those without a strong affinity for the skeleton). In the twenty-first century, trace element analyses have been primarily restricted to Sr and lead (Pb) isotope analysis and the study of toxic trace elements, though small pockets of bioarchaeology have continued to analyse multiple elements. Techniques such as micro-sampling, element mapping, and non-traditional stable isotope analysis have provided novel insights which hold the promise of helping to overcome limitations faced by the discipline. SUPPLEMENTARY INFORMATION: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s12520-020-01262-4.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,087 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».