Are Dogs Suitable Proxies for Humans in Archaeological Isotopic Dietary Assessments? Bayesian Analyses of Bone Collagen Stable Isotope Ratios from Ancestral Iroquoian Sites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Under the archaeological canine surrogacy approach (CSA) it is assumed that because dogs were reliant on humans for food, they had similar diets to the people with whom they lived. As a result, the stable isotopes of their tissues (bone collagen and apatite, tooth enamel and dentine collagen) will be close to the humans with whom they cohabited. Therefore, in the absence of human tissue, dog tissue isotopes can be used to reconstruct past human diets. Here d13C and d15N ratios on previously published dog and human bone collagen from fourteenth-seventeenth century AD ancestral Iroquoian village archaeological sites and ossuaries in southern Ontario are used with MixSIAR, a Bayesian dietary mixing model, to determine if dog stable isotope ratios are good proxies for human diets. The modeling results indicate that human and dogs had different diets. Human dietary protein came primarily from maize and high trophic level fish and dogs from maize, terrestrial animals, low trophic level fish, and human feces. This indicates that CSA is likely not a valid approach for the reconstruction of ancestral Iroquoian diets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».