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Enregistrement W3158366964 · doi:10.1016/j.dib.2021.107084

Building Mexican isoscapes: Oxygen and hydrogen isotope data of meteoric water sampled across Mexico

2021· article· en· W3158366964 sur OpenAlexafffund
Diana K. Moreiras Reynaga, Jean‐François Millaire, Ximena Chávez Balderas, Juan A. Román Berrelleza, Leonardo López Luján, Fred J. Longstaffe

Notice bibliographique

RevueData in Brief · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaWestern University
Mots-clésMeteoric waterGroundwaterIsotopes of oxygenStable isotope ratioEnvironmental scienceIsotopeGeographyδ18OPhysical geographyHydrology (agriculture)GeologyEcologyGeochemistryBiologyNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oxygen and hydrogen isotope data of meteoric water samples are compiled from several States across Mexico. This dataset includes 287 oxygen and hydrogen (and deuterium excess) isotope data corresponding to meteoric water collected from the surface, groundwater wells, irrigation and observation wells, and water supply boreholes. These data facilitate the development of maps to determine the spatial distribution of water stable isotopes, also known as "isoscapes", of the Mexican territory. As such, this dataset (and the isoscapes built from it) is useful in geographic mobility studies that aim to evaluate geographic origins and residency of particular human and/or non-human individuals in antiquity and in contemporary times. Further discussion about the data and an example of an isoscape of Mexico using the meteoric water oxygen isotope data are provided in "Residential Patterns of Mexica Human Sacrifices at Mexico-Tenochtitlan and Mexico-Tlatelolco: Evidence from Phosphate Oxygen Isotopes" (Moreiras Reynaga et al., 2021). Overall, the dataset is useful in developing interpolated maps of water stable isotopes for relevant archeological, bioarchaeological, forensic, hydrogeological, and ecological research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,232 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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