Dental microwear texture analysis along reptile tooth rows: complex variation with non-dietary variables
Notice bibliographique
Résumé
Dental microwear texture analysis (DMTA) is a powerful technique for reconstructing the diets of extant and extinct taxa. Few studies have investigated intraspecific microwear differences along with tooth rows and the influence of endogenous non-dietary variables on texture characteristics. Sampling teeth that are minimally affected by non-dietary variables is vital for robust dietary reconstructions, especially for taxa with non-occlusal (non-chewing) dentitions as no standardized sampling strategies currently exist. Here, we apply DMTA to 13 species of extant reptile (crocodilians and monitor lizards) to investigate intraspecific microwear differences along with tooth rows and to explore the influence of three non-dietary variables on exhibited differences: (i) tooth position, (ii) mechanical advantage, and (iii) tooth aspect ratio. Five species exhibited intraspecific microwear differences. In several crocodilians, the distally positioned teeth exhibited the ‘roughest' textures, and texture characteristics correlated with all non-dietary variables. By contrast, the mesial teeth of the roughneck monitor ( Varanus rudicollis ) exhibited the ‘roughest' textures, and texture characteristics did not correlate with aspect ratio. These results are somewhat consistent with how reptiles preferentially use their teeth during feeding. We argue that DMTA has the potential to track mechanical and behavioural differences in tooth use which should be taken into consideration in future dietary reconstructions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».