Sharpening the mesowear tool: geometric morphometric analysis of cusp shape and diet in ruminants
Notice bibliographique
Résumé
Mesowear is a dietary proxy that relates attritive wear and abrasive wear to the shape of worn tooth cusps of ungulates. Traditional mesowear methods categorize cusps according to relief and sharpness. A geometric morphometric approach has the potential to measure shape with higher precision and to discover unrecognized aspects of cusp shape, possibly improving the efficacy of mesowear. We quantified mesowear in extant Ruminantia, using a 2-D semilandmark outline technique on upper second molar metacones generated from photographs. Among the 91 species sampled, 65 were preassigned to dietary categories, browser, grazer, mixed feeder, and frugivore based on substantiated documentation of diet in the wildlife literature. Metacone cusp shape and metacone mesowear score were found to be independent of size. Principal component and discriminant function analyses of Procrustes transformed semilandmark coordinates revealed two diet-related components of cusp shape. The primary component is related to the traditional mesowear variables of cusp height and side steepness. The secondary shape component reveals variation in the mesiodistal symmetry of the metacone and may relate to a proal vector during the power stroke phase or the relative orientation of the cusps with respect to the chewing stroke vector. Discriminant function analysis of semilandmark data accurately classified the diets of species more frequently (67.2%) than the traditional mesowear method (56.1%). The semilandmark data successfully recognized the diets of grazing and browsing species with correct classification rates ranging from 69% to 95%. The diets of frugivorous and mixed feeding species were less frequently correctly recognized (33%–53%). Mixed feeding diets may be more difficult to recognize due to more heterogeneous diets when compared to browsers and grazers. Frugivores are more difficult to recognize because their rounded cusp apices resemble those of mixed feeders and grazers. We conclude that quantitative shape analysis improves the potential of mesowear. When used as a dietary proxy, we anticipate that mesowear analysis will correctly categorize the diets of most species. When misclassifications are made, they may most often be misclassifications of generalist mixed feeders and frugivores as either browsers or grazers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| 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) | 0,000 | 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 ».