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Enregistrement W3135691435 · doi:10.1371/journal.pone.0245996

Re-evaluating Scythian lifeways: Isotopic analysis of diet and mobility in Iron Age Ukraine

2021· article· en· W3135691435 sur OpenAlexaff
Alicia Ventresca Miller, James A. Johnson, Sergey Makhortykh, Claudia Gerling, L. Litvinova, Svetlana Andrukh, Gennady Toschev, Jana Zech, Petrus le Roux, Cheryl A. Makarewicz, Nicole Boivin, Patrick Roberts

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesLeibniz-GemeinschaftDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of Cape TownMax-Planck-GesellschaftNational Geographic SocietyNational Geographic Society Education Foundation
Mots-clésIsotope analysisDemographyGeographyGerontologyBiologyMedicineEcologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Scythians are frequently presented, in popular and academic thought alike, as highly mobile warrior nomads who posed a great economic risk to growing Mediterranean empires from the Iron Age into the Classical period. Archaeological studies provide evidence of first millennium BCE urbanism in the steppe while historical texts reference steppe agriculture, challenging traditional characterizations of Scythians as nomads. However, there have been few direct studies of the diet and mobility of populations living in the Pontic steppe and forest-steppe during the Scythian era. Here, we analyse strontium, oxygen, and carbon isotope data from human tooth enamel samples, as well as nitrogen and carbon isotope data of bone collagen, at several Iron Age sites across Ukraine commonly associated with 'Scythian' era communities. Our multi-isotopic approach demonstrates generally low levels of human mobility in the vicinity of urban locales, where populations engaged in agro-pastoralism focused primarily on millet agriculture. Some individuals show evidence for long-distance mobility, likely associated with significant inter-regional connections. We argue that this pattern supports economic diversity of urban locales and complex trading networks, rather than a homogeneous nomadic population.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,177 · 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.

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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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