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Enregistrement W4200180852 · doi:10.54062/jb.1.1.3

Reconstructingthe childhood diet of the individuals from the Middle Late Bronze Age Bezdanjača Cave, Croatia (ca. 1430 1290 BCE) using stable C and N isotope analysis of dentin collagen

2021· article· en· W4200180852 sur OpenAlexaff
Valentina Martinoia, Stefano Benazzi, Mario Carić, Siniša Radović

Notice bibliographique

RevueJournal of bioanthropology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArchaeology and ancient environmental studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBronze AgeCaveIsotope analysisArchaeologyBronzeGeographyIron AgeAncient historyBiologyHistoryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the childhood diet of 16 individuals from the Middle Late Bronze Age (1430 1290 BCE) Bezdanjača Cave (Lika region, Croatia) using stable isotope analysis of dentin collagen from permanent first molars. Results from the analysis reveal that the individuals from Bezdanjača consumed notable quantities of C4 plants during their childhood. The most common C4 plant is millet, whose spread throughout Southern Europe was recently dated to the second half of the 2nd millennium BCE, which agrees with the results obtained in this research. Comparisons between the data collected for the individuals from Bezdanjača and other Middle and Late Bronze Age sites in Croatia suggest that only the individuals from the site of Veliki Vital (Middle Bronze Age, inland Croatia) exhibit similar isotopic values to those from Bezdanjača. Human isotopic values from coastal sites, however, reveal that during the Middle and Late Bronze Age people from the coast had diet that still predominantly contained C3 plant-based foods, which appears to suggest that the dispersion of this crop in Croatia during the Bronze Age followed an east-west trajectory, appearing earlier (Middle and Late Bronze Age) in inland settlements such as Veliki Vital and Bezdanjača and only later (Late Bronze Age and mostly Iron Age) in coastal sites.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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