Comparability of multiple data types from the bering strait region: Cranial and dental metrics and nonmetrics, mtDNA, and Y‐chromosome DNA
Notice bibliographique
Résumé
Different data types have previously been shown to have the same microevolutionary patterns in worldwide data sets. However, peopling of the New World studies have shown a difference in migration paths and timings using multiple types of data, spurring research to understand why this is the case. This study was designed to test the degree of similarity in evolutionary patterns by using cranial and dental metric and nonmetric data, along with Y-chromosome DNA and mtDNA. The populations used included Inuits from Alaska, Canada, Siberia, Greenland, and the Aleutian Islands. For comparability, the populations used for the cranial and molecular data were from similar geographic regions or had a shared population history. Distance, R and kinship matrices were generated for use in running Mantel tests, PROTEST analyses, and Procrustes analyses. A clear patterning was seen, with the craniometric data being most highly correlated to the mtDNA data and the cranial nonmetric data being most highly correlated with the Y-chromosome data, while the phenotypic data were also linked. This patterning is suggestive of a possible male or female inheritance, or the correlated data types are affected by the same or similar evolutionary forces. The results of this study indicate cranial traits have some degree of heritability. Moreover, combining data types leads to a richer knowledge of biological affinity. This understanding is important for bioarchaeological contexts, in particular, peopling of the New World studies where focusing on reconciling the results from comparing multiple data types is necessary to move forward.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,066 |
| 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) | 0,000 | 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 ».