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Enregistrement W3161602300 · doi:10.1017/laq.2021.20

New Perspectives on Migration into the Tlajinga District of Teotihuacan: A Dual-Isotope Approach

2021· article· en· W3161602300 sur OpenAlexafffund
Gina Buckley, Rebecca Storey, Fred J. Longstaffe, David M. Carballo, Kenneth Hirth, Virginie Renson

Notice bibliographique

RevueLatin American Antiquity · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsUniversity of MissouriDumbarton Oaks Research Library and CollectionNational Science Foundation
Mots-clésPopulationImmigrationGeographyApartmentArchaeologyFood preparationIsotopeIsotope analysisDemographyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The city of Teotihuacan (AD 1–550) was a major multiethnic urban center that attracted migrants from as far away as west Mexico and the Maya region. Past research in the Tlajinga district at Teotihuacan using oxygen isotopes from human remains estimated that nearly 30% of the population of Tlajinga 33, a single apartment compound, were migrants. This study takes a dual-isotope approach (87Sr/86Sr and δ18Op) to reevaluate the proportion of in-migration at Tlajinga and includes data from two additional apartment compounds, Tlajinga 17 and 18 (n = 23). New results indicate that migrants comprised ~45% of the Tlajinga population. Previously acquired radiocarbon dates combined with mortuary and isotope data suggest that immigration to Tlajinga was highest during the first centuries of compound occupation. Nevertheless, migration was a continual process throughout its history. Additionally, a new finding suggests that residents of Tlajinga 33 ingested foods with higher 87Sr/86Sr ratios than did those of Tlajinga 17 and 18. We hypothesize that the incorporation of imported lime for the nixtamalization process skewed the 87Sr/86Sr ratios of human remains, a potentially important finding for future studies at Teotihuacan.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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