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Enregistrement W6942271635 · doi:10.14288/1.0421948

A comparison of minimally-invasive sampling techniques for ZooMS analysis of bone artifacts: MALDI-TOF mass spectra

2022· dataset· en· W6942271635 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2022
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntlerArtifact (error)Sampling (signal processing)CalibrationPolishingReliability (semiconductor)High resolutionResolution (logic)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bone and antler are important raw materials for tool manufacture in many cultures, past and present. The modification of osseous features which take place during artifact manufacture frequently makes it difficult to identify either the bone element or the host animal, which can limit our understanding of the cultural, economic, and/or symbolic factors which influence raw material acquisition and use. While biomolecular approaches can provide taxonomic identifications of bone or antler artifacts, these methods are frequently destructive, raising concerns about invasive sampling of culturally-important artifacts or belongings. Collagen peptide mass fingerprinting (Zooarchaeology by Mass Spectrometry or ZooMS) can provide robust taxonomic identifications of bone and antler artifacts. While the ZooMS method commonly involves destructive subsampling, minimally-invasive sampling techniques based on the triboelectric effect have also been proposed. In this paper, we compare three previously proposed minimally-invasive sampling methods (forced bag, eraser, and polishing film) on an assemblage of 15 bone artifacts from the pre-contact site EjTa-4, a large midden complex located on Calvert Island, British Columbia, Canada. We compare the results of the minimally-invasive methods to 10 fragmentary remains sampled using the conventional destructive ZooMS method. We assess the reliability and effectiveness of these methods by comparing MALDI-TOF spectral quality, the number of diagnostic and high molecular weight peaks as well as the taxonomic resolution reached after identification. We find that coarse fiber-optic polishing films are the most effective of the minimally-invasive techniques compared in this study, and that the spectral quality produced by this minimally-invasive method was not significantly different from the conventional destructive method. Our results suggest that this minimally-invasive sampling technique for ZooMS can be successfully applied to culturally significant artifacts, providing comparable taxonomic identifications to the conventional, destructive ZooMS method.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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