Distinguishing African bovids using Zooarchaeology by Mass Spectrometry (ZooMS): New peptide markers and insights into Iron Age economies in Zambia
Notice bibliographique
Résumé
Assessing past foodways, subsistence strategies, and environments depends on the accurate identification of animals in the archaeological record. The high rates of fragmentation and often poor preservation of animal bones at many archaeological sites across sub-Saharan Africa have rendered archaeofaunal specimens unidentifiable beyond broad categories, such as "large mammal" or "medium bovid". Identification of archaeofaunal specimens through Zooarchaeology by Mass Spectrometry (ZooMS), or peptide mass fingerprinting of bone collagen, offers an avenue for identification of morphologically ambiguous or unidentifiable bone fragments from such assemblages. However, application of ZooMS analysis has been hindered by a lack of complete reference peptide markers for African taxa, particularly bovids. Here we present the complete set of confirmed ZooMS peptide markers for members of all African bovid tribes. We also identify two novel peptide markers that can be used to further distinguish between bovid groups. We demonstrate that nearly all African bovid subfamilies are distinguishable using ZooMS methods, and some differences exist between tribes or sub-tribes, as is the case for Bovina (cattle) vs. Bubalina (African buffalo) within the subfamily Bovinae. We use ZooMS analysis to identify specimens from extremely fragmented faunal assemblages from six Late Holocene archaeological sites in Zambia. ZooMS-based identifications reveal greater taxonomic richness than analyses based solely on morphology, and these new identifications illuminate Iron Age subsistence economies c. 2200-500 cal BP. While the Iron Age in Zambia is associated with the transition from hunting and foraging to the development of farming and herding, our results demonstrate the continued reliance on wild bovids among Iron Age communities in central and southwestern Zambia Iron Age and herding focused primarily on cattle. We also outline further potential applications of ZooMS in African archaeology.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».