Elemental Analysis of Bone Tissue Using Electrothermal Vaporization Coupled to Inductively Coupled Plasma Optical Emission Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Sex determination of human remains is vital in the field of archaeology, as it provides researchers with a more complete understanding of social and biological structures within ancient societies.Typically, sex determination is performed through the analysis of skeletal features, such as the os coxae (pubic bone) or skull.In the absence of sufficiently preserved features, accurate sex determination can be exceedingly challenging.The multi-elemental analysis of hair, in combination with multi-variate statistics, has been shown to allow for accurate sex determination in both living humans and mummified individuals.However, hair is much rarer in an archeological context than bone tissue.Here, the method developed for hair is applied for the first time to bone tissue collected from 500-year-old mummies originating from Peru.Bone samples were ground prior to analysis via electrothermal vaporization coupled to inductively coupled plasma optical emission spectrometry; only 2 mg of bone tissue is required for analysis.Point-by-point internal standardization was performed with Ar I 430.010 nm to compensate for sample loading effects on the plasma.Peak areas were integrated and mass corrected before being used in combination with multivariate analysis.Principal component analysis was insufficient to determine sex but was used to identify elements that are effective predictors of sex.Using linear discriminant analysis allowed accurate predictions for all samples.Possible correlations between elemental composition of hair and bone were also investigated.This study further expands the potential for accurate sex determination of human remains via non-morphological methods.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».