Recognizing sexual dimorphism in the fossil record: lessons from nonavian dinosaurs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The demonstration of sexual dimorphism in the fossil record can provide vital information about the role that sexual selection has played in the evolution of life. However, statistically robust inferences of sexual dimorphism in fossil organisms are exceedingly difficult to establish, owing to issues of sample size, experimental control, and methodology. This is particularly so in the case of dinosaurs, for which sexual dimorphism has been posited in many species, yet quantifiable data are often lacking. This study presents the first statistical investigation of sexual dimorphism across Dinosauria. It revisits prior analyses that purport to find quantitative evidence for sexual dimorphism in nine dinosaur species. After the available morphological data were subjected to a suite of statistical tests (normality and unimodality tests and mixture modeling), no evidence for sexual dimorphism was found in any of the examined taxa, contrary to conventional wisdom. This is not to say that dinosaurs were not sexually dimorphic (phylogenetic inference suggests they may well have been), only that the available evidence precludes its detection. A priori knowledge of the sexes would greatly facilitate the assessment of sexual dimorphism in the fossil record, and it is suggested that unambiguous indicators of sex (e.g., presence of eggs, embryos, medullary bone) be used to this end.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».