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Enregistrement W4405283588 · doi:10.1016/j.qeh.2024.100049

Ancient biomolecular analysis of 39 mammoth individuals from Kostenki 11-Ia elucidates Upper Palaeolithic human resource use

2024· article· en· W4405283588 sur OpenAlexafffund
Alba Rey‐Iglesia, Alexander J.E. Pryor, Deon de Jager, Tess Wilson, Mathew A. Teeter, Ashot Margaryan, Ruslan Khaskhanov, Louise Le Meillour, Gaudry Troché, Frido Welker, Paul Szpak, Eline D. Lorenzen

Notice bibliographique

RevueQuaternary Environments and Humans · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesHorizon 2020European Research CouncilEuropean CommissionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsVillum Fonden
Mots-clésMammothArchaeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Circular structures made from woolly mammoth bones are found across Ukraine and west Russia, yet the origin of the bones remains uncertain. We present ten new mammoth radiocarbon dates from the largest circular structure at Kostenki 11-Ia, identifying two mammoth mandibles ∼200–1200 years older than the other dated materials from the site, suggesting skeletal material from long-dead individuals was scavenged and used in the site construction. Biomolecular sexing of 30 individuals showed a predominance of females, suggesting the Kostenki mammoths are primarily from herds. We identify seven mitochondrial lineages across 16 samples, and thus the mammoths are not all from the same matriline. Integrating biomolecular sexing with stable δ 13 C and δ 15 N isotope analysis, we find no isotopically-differentiated resource use by females and males, providing the first analysis of foraging differences between sexes in any Late Pleistocene megafauna. Our study highlights the significance of integrating ancient biomolecular approaches in archaeological inference.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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