Thrifty phenotype versus cold adaptation: trade-offs in upper limb proportions of Himalayan populations of Nepal
Notice bibliographique
Résumé
The multi-stress environment of high altitude has been associated with growth deficits in humans, particularly in zeugopod elements (forearm and lower leg). This is consistent with the thrifty phenotype hypothesis, which has been observed in Andeans, but has yet to be tested in other high-altitude populations. In Himalayan populations, other factors, such as cold stress, may shape limb proportions. The current study investigated whether relative upper limb proportions of Himalayan adults (n = 254) differ between highland and lowland populations, and whether cold adaptation or a thrifty phenotype mechanism may be acting here. Height, weight, humerus length, ulna length, hand length and hand width were measured using standard methods. Relative to height, total upper limb and ulna lengths were significantly shorter in highlanders compared with lowlanders in both sexes, while hand and humerus length were not. Hand width did not significantly differ between populations. These results support the thrifty phenotype hypothesis, as hand and humerus proportions are conserved at the expense of the ulna. The reduction in relative ulna length could be attributed to cold adaptation, but the lack of difference between populations in both hand length and width indicates that cold adaptation is not shaping hand proportions in this case.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».