Biomolecular archaeology (from lipids to proteins, methodology and applications)
Bibliographic record
Abstract
L'archéologie biomoléculaire est une discipline qui cherche à étudier les molécules anciennes par les moyens de chimie analytique et de biochimie afin d'apporter une meilleure compréhension des objets et matériaux du passé. En visant les biomolécules, les méthodes employées permettent de remonter aux espèces animales utilisées en contexte archéologique. Deux thèmes de recherche ont été abordés dans cette étude: (i) l'analyse de résidus organiques archéologiques provenant de tessons de céramiques et autres objets de culture Esquimaude et Inuit, venant essentiellement des côtes de l'Alaska Arctique et Subarctique, (ii) l'identification de fibres textiles retrouvées en association avec deux objets de bronze (~100 AD) en Mongolie. Les analyses lipidiques ont été effectuées dans le cas (i) et bien qu'elles ont montré leurs limitations lors de l'identification précise des espèces, ces analyses permettent une évaluation de la composition des résidus, leur origine, utilisation et état de préservation. Les analyses protéomiques ont été réalisées dans les cas (i) et (ii) et ont permis: (i) le séquençage de peptides dans une céramique Ifiupiat pour la première fois grâce à l'utilisation combinée de la chromatographie liquide à faible débit, d'une source nanoElectrospray à faible flux et de la cellule ICR (nanoLC nanoESI-hQh-FT-ICR MS/MS) permettant une détection à très haute résolution en masse des peptides, identifiant sans ambiguité la présence de myoglobine de phoque et de sérum albumine dans l'extrait protéique obtenu par broyage d'un tesson de céramique; et (ii) l'identification des espèces (chèvre/mouton, chameau) utilisées dans la confection d'une laine vieille de 2000 ans révélée par une empreinte peptidique très intense (par MALDI-TOF-MS) et des marqueurs caractéristiques de l'espèce, même dans un état de dégradation très avancée des fibres textiles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".