Phenotypic approaches for understanding patterns of intracemetery biological variation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper reviews studies of phenotypic inheritance and microevolutionary processes in archaeological populations using data on cranial and dental phenotypic variation, often referred to as paleogenetics or biodistance analysis. The estimation of biological distances between populations, or among individuals within populations, is one component of bioarchaeological research on past populations. In this overview, five approaches that focus on morphological variation within cemeteries are summarized: kinship and cemetery structure analysis, postmarital residence analysis, sample aggregate phenotypic variability, temporal microchronology, and age-structured phenotypic variation. Previous research, theoretical justifications, and methods are outlined for each topic. Case studies are presented that illustrate these theoretical and methodological bases, as well as demonstrate the kinds of inferences possible using these approaches. Kinship and cemetery structure analysis seeks to identify the members of family groups within larger cemeteries or determine whether cemeteries were kin-structured. Analysis of sex-specific phenotypic variation allows estimation of postmarital residence practices, which is important for understanding other aspects of prehistoric social organization. Analysis of aggregate phenotypic variability can be used to infer site formation processes or cemetery catchment area. The study of temporal microchronologies can be used to evaluate provisional archaeological chronologies or study microevolutionary processes such as adaptive selection or changing patterns of gene flow. Finally, age-structured phenotypic variation can be reflective of selection processes within populations or it can be used as a measure of morbidity, growth arrest, and early mortality within past populations. Use of phenotypic data as a genotypic proxy is theoretically sound, even at small scales of analysis.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle