Using the life history model to set the stage(s) of growth and senescence in bioarchaeology and paleodemography
Notice bibliographique
Résumé
Paleodemography, the study of demographic parameters of past human populations, relies on assumptions including biological uniformitarianism, stationary populations, and the ability to determine point age estimates from skeletal material. These assumptions have been widely criticized in the literature and various solutions have been proposed. The majority of these solutions rely on statistical modeling, and have not seen widespread application. Most bioarchaeologists recognize that our ability to assess chronological age is inherently limited, and have instead resorted to large, qualitative, age categories. However, there has been little attempt in the literature to systematize and define the stages of development and ageing used in bioarchaeology. We propose that stages should be based in the human life history pattern, and their skeletal markers should have easily defined and clear endpoints. In addition to a standard five-stage developmental model based on the human life history pattern, current among human biologists, we suggest divisions within the adult stage that recognize the specific nature of skeletal samples. We therefore propose the following eight stages recognizable in human skeletal development and senescence: infancy, early childhood, late childhood, adolescence, young adulthood, full adulthood, mature adulthood, and senile adulthood. Striving toward a better prediction of chronological ages will remain important and could eventually help us understand to what extent past societies differed in the timing of these life stages. Furthermore, paleodemographers should try to develop methods that rely on the type of age information accessible from the skeletal material, which uses life stages, rather than point age estimates.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,169 |
| 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 ».