Tear and Crumble: Deterioration Processes in Skins and Hides in Mammal Collections
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the mammal collection of the Museum für Naturkunde Berlin (MfN), Germany a serious but inconspicuous deterioration of mammal skins and hides has been detected. The tear strength has been decreasing until the skins are falling apart, risking permanent loss of valuable specimens. At the MfN, about 80% of the 30,000 skins are affected. Although this phenomenon has been known by taxidermists for some time, there are very few publications on the subject. In this study, we surveyed the literature and conducted interviews with collections and leather industry professionals to understand the extent and potential causes of skin deterioration. In addition, analyses of skins in the collections of the MfN and the ZFMK (Bonn, Germany) showed that more than 80% of the tested skins had a very low tear strength. The tear strength appears correlated with the pH value and age of the skin. Our findings suggest that surplus acid from residual fat, preservation methods, or external sources such as air pollution might be a primary source of the degradation. Future steps should include further research on the chemical processes involved in deterioration, treatment options for threatened skins, and development of best practices, protocols for documentation, and development of a publicly available online knowledge base for museum skin preparation, preservation, and storage methods.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».