Species Identification of Inuit Skin and Fur Clothing: Analyses of DNA, Hair Microscopy, and Macroscopical Identification
Notice bibliographique
Résumé
From approximately 1830 to 1940, through various expeditions to Siberia, Arctic North America, and Greenland, and through donations, the National Museum of Denmark acquired its collection of historical Inuit skin clothing. Unfortunately, original provenance information has been lost for 14% of the garments. In order to document the extensive collection, this study investigates three methods for species identification of animal skin: microscopy of hair, macroscopic identification, and DNA validation. Thus, the present study has two aims: first, to optimise and test hair microscopy for species identification by validating identifications by DNA analyses, and second, to use species identification to estimate the geographic and cultural provenance of Inuit skin clothing. Based on a dataset of well-documented clothing (for positive controls), this study describes an optimised species identification protocol via hair microscopy using transmitted light microscopy (TLM). We demonstrate that the TLM hair protocol is a reliable and inexpensive alternative to molecular approaches when macroscopic identification is doubtful and DNA validation or protein analyses are impossible. In this study we used photomicrographs to document the identifications of caribou (Rangifer tarandus), musk ox (Ovibos moschatus), species of the true seal family (Phocidae), domestic dog (Canis lupus familiaris), wolf (Canis lupus), Arctic fox (Vulpes lagopus), polar bear (Ursus maritimus), wolverine (Gulo gulo), ground squirrel (Urocitellus parryii richardsonii), ermine (Mustela erminea), and cattle (Bos taurus); these identifications can be used for future reference. We conclude that species identification analyses secure the documentation of garments and allow most objects to be contextualized by culture and geography. The studied garments are accessible at the museum website.
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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) | 0,000 | 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 ».