Assessing the Predictability of Existing Water-to-enamel Geolocation Models Against Known Human Teeth: Do We Need Tissue-Specific δ 18O Reference Maps?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stable isotope analysis of human tissues has become a valuable tool for mapping human geolocation. This study adds to the existing knowledge of the relationship between oxygen stable isotopes in human enamel (δ 18Oenam) and drinking water (δ 18Odw) by presenting δ 18Oenam values in clinic-extracted human dental enamel with known provenance. The results from this study indicate that the theoretical isotopic relationship between 18Oenam and 18Odw is valid although weak at the city and country-level. However, differences of up to 15‰ were observed between predicted δ 18Odw values using existing models and observed values, highlighting the complexity of using enamel-to-water conversion equations. A city-specific range of δ 18Oenam values is now understood for Metro Vancouver [δ 18Ocarbonate = − 9.7‰ to − 7.2‰] and presents the possibility of both including within the city of Vancouver and excluding individuals, utilizing stable oxygen analysis as an exclusionary tool. Overall, this study’s results support the development of tissue-specific d 18Oenam geographical reference maps for human geolocation.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».