Modern plants and sulfur isoscapes — A review, discussion, and construction of a pilot δ <sup>34</sup> S isoscape for mobility and provenance studies
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE Sulfur isotopes are increasingly used as mobility indicators in humans and animals in biology, archaeology, and forensics. However, there has been a lack of modern sulfur isotope baseline “isoscape” studies using modern plants and animals, largely due to the possibility of contamination of the S isotope values by modern pollution. METHODS We collected plants from across a 900‐km east–west transect of British Columbia Canada and measured their sulfur isotope values. We then used a random forest model to determine which variables best explained the isotope data patterning and produced a sulfur isoscape for the southern region of British Columbia. RESULTS We see clear patterning in the plant sulfur isotope values that relate to geographical location and rainfall. Our model also shows that for this study area, it is unlikely that there is a significant influence of anthropogenic pollution on plant δ 34 S values. We also discuss the use of plants as a substrate for sulfur isoscapes and possible explanations for the often‐observed difference between plant and animal δ 34 S values from the same region, related to differing sources of sulfur in plants compared to amino acids in human and animal tissues. CONCLUSIONS We found that for areas of the world where sulfur pollution is likely less widespread, it is possible to produce a modern plant S isoscape that should be an accurate baseline for mobility studies. Using random forest modelling, we have produced a baseline sulfur isoscape map of southern British Columbia that can be used for ecology, forensic and archaeological studies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».