Ancient DNA Analysis of Salmonid Remains at Housepit 54, Bridge River, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Salmon was critical to the Indigenous populations of the Pacific Northwest, and the variation in Pacific salmon species has played a vital role in the behavior of fisher-hunter-gatherer societies. This project involves using ancient DNA (aDNA) analysis to identify salmon species in order to test varying evolutionary models. These models include the Diet Breadth Model of Human Behavioral Ecology (HBE), cultural transmission theory, and the parameters of social rank among members at the Housepit 54, Bridge River archaeological site in British Columbia. In essence, these models help understand the social and economic impacts on the fishing behavior of members at Housepit 54. aDNA analysis is conducted on thoracic vertebrae sampled from a sequence of 15 stratigraphic floors. The samples of salmon vertebrae vary in size, and the spatial distribution is considered before selection to eliminate the risk of sampling from the same individual fish specimen. Furthermore, the sequence of floors can be separated by two occupational periods: Bridge River 2 (1600-1300 cal. B.P.) and Bridge River 3 (1300-1000 cal. B.P.). This provides a better understanding of the temporal distribution of each salmon species. The Fraser River was the primary watershed accessed by Housepit 54 occupants. There are five Pacific Salmon species that spawn within the Fraser River and its tributaries: sockeye (Oncorhynchus nerka), Chinook (Oncorhynchus tshawytscha), coho (Oncorhynchus kisutch), pink (Oncorhynchus gorbuscha) and chum (Oncorhynchus keta). Salmon species are not morphologically distinct; thus, aDNA analysis is necessary to determine species variability. Determining which species were consumed based on socio-economic value helps archaeologists understand cultural bias and optimal foraging theory. Furthermore, given that each species exhibits different spawning behaviors, environmental impacts on salmon populations, such as changes in climate and watershed temperatures, may also be inferred from this data.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».