Sex determination of mummies through multi-elemental analysis of head hair using electrothermal vaporization coupled to inductively coupled plasma optical emission spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
electrothermal vaporization coupled to inductively coupled plasma optical emission spectrometry; only 2 mg of hair is required for analysis. Point-by-point internal standardization was performed with Ar i 430.010 nm to compensate for sample loading effects on the plasma. Peak areas were integrated and mass corrected before being used in combination with multivariate analysis. Although principal component analysis provided insufficient separation between the sexes, linear discriminant analysis (LDA) was highly effective for sex determination. Using mummy hair as the LDA model enabled accurate sex prediction of the mummies, showing that, despite the age of the hair, the samples still contain the necessary elemental information for sex determination. For accurate sex determination of mummies using hair collected from living humans, magnesium had to be replaced by sodium due to significant differences in dietary habits. With this simple modification, hair from living humans in North America could be used to successfully predict the sex of individuals who lived more than 500 years ago in Peru. This work paves the way for broader use of non-skeletal sex determination methods within the field of archaeology, filling a significant gap.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».