Human and dog Bayesian dietary mixing models using bone collagen stable isotope ratios from ancestral Iroquoian sites in southern Ontario
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 isotope ratios of their tissues (bone collagen and apatite, tooth enamel and dentine collagen) will be close to those of the humans with whom they cohabited. Therefore, in the absence of human tissue, dog tissue isotopes can be used to help reconstruct past human diets. Here δ 13 C and δ 15 N 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 the dog stable isotope ratios are good proxies for human isotope ratios in dietary modeling for this context. The modeling results indicate that 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. While isotopes from dog tissues can be used as general analogs for human tissue isotopes under CSA, greater insights into dog diets can be achieved with Bayesian dietary mixing models.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».