Palaeoecological Perspectives on the Peopling of the Americas: Sedimentary Ancient DNA Analysis of Early Archaeological Sites
Notice bibliographique
Résumé
Detailed and accurate paleoenvironmental reconstruction is crucial to interpreting past human activity. Sedimentary ancient DNA (sedaDNA) analysis augments traditional methods of paleoenvironmental reconstruction by identifying taxa for which there are no visible fossil remains revealing novel paleoenvironmental insights. However, the application of sedaDNA analysis to archaeological contexts remains limited as standardized sampling procedures and strategies have yet to be developed. The central research aim of this dissertation is to assess the feasibility of recovering sufficient sedaDNA from archaeological sites in novel depositional settings to reconstruct paleoenvironments. The first paper addresses the limited application of sedaDNA analysis to archaeological sites by providing an accessible overview of sedaDNA methodologies and developing optimized sampling strategies to facilitate future implementation of sedaDNA analysis in archaeological contexts. The second and third papers expand the current geographic applications of sedaDNA analysis by demonstrating that ancient DNA can be recovered from sediments in novel depositional settings (e.g., open air sites). The second paper demonstrates feasibility of extracting sedaDNA from non-frozen loess deposits at Bluefish Cave III in the Yukon Territory, Canada to reconstruct the paleoenvironment of eastern Beringia through the Last Glacial Maximum. SedaDNA from Bluefish Cave III reveals distinct shifts in floral and faunal community composition confirming hypotheses that eastern Beringia is a mosaic of steppe and mesic tundra environments. The third paper aims to reconstruct the paleoenvironments of two Paleoindian archaeological sites in Kansas (Claussen and Kanorado). Despite differential success in recovering sufficient sedaDNA to reconstruct paleoenvironments, these results suggest that informative sedaDNA can be recovered from open air mid-latitude sites significantly expanding the current geographic range of sedaDNA applications.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».