Species-specific reservoir effect estimates: A case study of archaeological marine samples from the Bering Strait
Notice bibliographique
Résumé
Due to the marine reservoir effect, radiocarbon dates of marine samples require a correction. Marine reservoir effects, however, may vary among different marine species within a given body of water. Factors such as diet, feeding depth and migratory behaviour all affect the 14 C date of a marine organism. Moreover, there is often significant variation within single marine species. Whilst the careful consideration of the Δ R values of a single marine species in a given location is important, so too is the full range of Δ R values within an ecosystem. This paper illustrates this point, using a sample pairing method to estimate the reservoir effects in 17 marine samples, of eight different species, from the archaeological site of Ekven (Eastern Chukotka, Siberia). An OxCal model is used to assess the strength of these estimates. The marine reservoir effects of samples passing the model range from Δ R (Marine20) = 136 ± 41–Δ R = 460 ± 40. Marine reservoir effect estimates of these samples and other published samples are used to explore variability in the wider Bering Strait region. The archaeological implications of this variability are also discussed. The calibrating of 14 C dates from human bone collagen, for example, could be improved by applying a dietary relevant marine reservoir effect correction. For humans from the site of Ekven, a Δ R (Marine20) correction of 289 ± 124 years or reservoir age correction of 842 ± 123 years is suggested.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».