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Enregistrement W2114738717 · doi:10.1111/j.1753-4887.1989.tb02765.x

What Did Our Ancestors Eat?

2009· review· en· W2114738717 sur OpenAlexaff
Stanley M. Garn, William R. Leonard

Notice bibliographique

RevueNutrition Reviews · 2009
Typereview
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyAgricultureZoologyEcologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the millennia various hominoids and hominids have subsisted on very different dietaries, depending on climate, hunting proficiency, food-processing technology, and available foods. The Australopithecines were not browsers and fruit-eaters with very high intakes of vitamin C; rather they were scavengers of kills made by other animals. The hominids who followed did include some cold-climate hunters of large game, but the amount of animal protein decreased with the advent of grain-gathering and decreased further with the introduction of cereal agriculture, with a concomitant decrease in body size. From what we know about food adequacy, preparation, and storage, the notion that the postulated "primitive" diet was generally adequate, safe, and prudent can be rejected. Over evolutionary time, many of our ancestors ate poorly, especially during climate extremes, and they were often at risk for vitamin deficiencies, food-borne diseases, and neurotoxins. Until the advent of modern processing technologies, dirt, grit, and fiber constituted a large part of most early diets.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,206
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations102
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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