MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2899283135 · doi:10.1098/rspb.2019.0907

Comparing fitness and drift explanations of Neanderthal replacement

2019· article· en· W2899283135 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePleistocene-Era Hominins and Archaeology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNeanderthalGenetic driftFitness landscapeBiological evolutionArchaeological recordGenetic Fitness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a general consensus among archaeologists that replacement of Neanderthals by anatomically modern humans in Europe occurred around 40-35 ka. However, the causal mechanism for this replacement continues to be debated. Proposed models have featured either fitness advantages in favour of anatomically modern humans or invoked neutral drift under various preconditions. Searching for specific fitness advantages in the archaeological record has proven difficult, as these may be obscured, absent or subject to interpretation. To bridge this gap, we rigorously compare the system-level properties of fitness- and drift-based explanations of Neanderthal replacement. Our stochastic simulations and analytical predictions show that, although both fitness and drift can produce replacement, they present important differences in (i) required initial conditions, (ii) reliability, (iii) time to replacement, and (iv) path to replacement (population histories). These results present useful opportunities for comparison with archaeological and genetic data. We find greater agreement between the available empirical evidence and the system-level properties of replacement by differential fitness, rather than by neutral drift.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Royal Society B Biological SciencesMême sujetPleistocene-Era Hominins and ArchaeologyTravaux en français237 207