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Enregistrement W3193721840 · doi:10.1017/aaq.2021.58

Testing for Mississippian Period Turkey Management in the Archaeological Record of the Southeastern United States

2021· article· en· W3193721840 sur OpenAlexaffabout
Erin Kennedy Thornton, Tanya M. Peres, Kelly Ledford Chase, Brian M. Kemp, Ryan Frome, Aurélie Manin, Lauren Basnett, Krista McGrath, Camilla Speller, Elizabeth J. Reitz

Notice bibliographique

RevueAmerican Antiquity · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesoamericaDomesticationMeleagris gallopavoAnimal husbandryArchaeologyGeographyPeriod (music)LivestockFeatherSocioeconomicsEthnologyAgricultureEcologyHistoryZoologyBiologyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People living in Mesoamerica and what is now the eastern and southwestern United States used turkeys ( Meleagris gallopavo ) as sources of meat, eggs, bones, and feathers. Turkey husbandry and domestication are confirmed in two of these regions (Mesoamerica and the American Southwest), but human-turkey interactions in Eastern North American (eastern United States and Canada) are not fully explored. We apply stable isotope (δ 13 C, δ 15 N) and ancient mitochondrial DNA analyses to archaeofaunal samples from seven sites in the southeastern United States to test whether turkeys were managed or captively reared. These combined data do not support prolonged or intensive captive rearing of turkeys, and evidence for less intensive management is ambiguous. More research is warranted to determine whether people managed turkeys in these areas, and whether this is generalizable. Determining whether turkeys were managed or reared in the southeastern United States helps define cultural and environmental factors related to turkey management or husbandry throughout North America. This inquiry contributes to discussion of the roles of intensified human-animal interactions in animal domestication.

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)0,000
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,249 · 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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