Gene-culture coevolution in the age of genomics
Notice bibliographique
Résumé
The use of socially learned information (culture) is central to human adaptations. We investigate the hypothesis that the process of cultural evolution has played an active, leading role in the evolution of genes. Culture normally evolves more rapidly than genes, creating novel environments that expose genes to new selective pressures. Many human genes that have been shown to be under recent or current selection are changing as a result of new environments created by cultural innovations. Some changed in response to the development of agricultural subsistence systems in the Early and Middle Holocene. Alleles coding for adaptations to diets rich in plant starch (e.g., amylase copy number) and to epidemic diseases evolved as human populations expanded (e.g., sickle cell and G6PD deficiency alleles that provide protection against malaria). Large-scale scans using patterns of linkage disequilibrium to detect recent selection suggest that many more genes evolved in response to agriculture. Genetic change in response to the novel social environment of contemporary modern societies is also likely to be occurring. The functional effects of most of the alleles under selection during the last 10,000 years are currently unknown. Also unknown is the role of paleoenvironmental change in regulating the tempo of hominin evolution. Although the full extent of culture-driven gene-culture coevolution is thus far unknown for the deeper history of the human lineage, theory and some evidence suggest that such effects were profound. Genomic methods promise to have a major impact on our understanding of gene-culture coevolution over the span of hominin evolutionary history.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».