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Enregistrement W3165763021 · doi:10.1038/s42003-021-02212-z

Zinc isotopes from archaeological bones provide reliable trophic level information for marine mammals

2021· article· en· W3165763021 sur OpenAlexafffund
Jeremy McCormack, Paul Szpak, Nicolas Bourgon, Michael P. Richards, Corrie Hyland, Pauline Méjean, Jean‐Jacques Hublin, Klervia Jaouen

Notice bibliographique

RevueCommunications Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityTrent University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMax-Planck-Institut für Evolutionäre AnthropologieMax-Planck-GesellschaftDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésTrophic levelδ15NIsotope analysisFood webArcticIsotopes of nitrogenEcologyStable isotope ratioUrsus maritimusδ13CIsotopeIsotopes of carbonPredationFood chainEnvironmental scienceBiologyTotal organic carbon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In marine ecology, dietary interpretations of faunal assemblages often rely on nitrogen isotopes as the main or only applicable trophic level tracer. We investigate the geographic variability and trophic level isotopic discrimination factors of bone zinc 66 Zn/ 64 Zn ratios (δ 66 Zn value) and compared it to collagen nitrogen and carbon stable isotope (δ 15 N and δ 13 C) values. Focusing on ringed seals ( Pusa hispida ) and polar bears ( Ursus maritimus ) from multiple Arctic archaeological sites, we investigate trophic interactions between predator and prey over a broad geographic area. All proxies show variability among sites, influenced by the regional food web baselines. However, δ 66 Zn shows a significantly higher homogeneity among different sites. We observe a clear trophic spacing for δ 15 N and δ 66 Zn values in all locations, yet δ 66 Zn analysis allows a more direct dietary comparability between spatially and temporally distinct locations than what is possible by δ 15 N and δ 13 C analysis alone. When combining all three proxies, a more detailed and refined dietary analysis is possible.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,776
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations46
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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