The people behind the samples: Biographical features of Past Hunter-Gatherers from KwaZulu-Natal who yielded aDNA
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Skeletons sampled for ancient human DNA analysis are sometimes complete enough to provide information about the lives of the people they represent. We focus on three Later Stone Age skeletons, ca. 2000 B.P., from coastal KwaZulu-Natal, South Africa, whose ancient genomes have been sequenced (Schlebusch et al., 2017). METHODS: Bioarchaeological approaches are integrated with aDNA information. RESULTS: All skeletons are male. Dental development shows that the boy, with prominent cribra orbitalia, died at age 6-7 years. Two men show cranial and spinal trauma, extensive tooth wear, plus mild cribra orbitalia in one. CONCLUSIONS: Dental wear and trauma of the adults are consistent with hunter-gatherer lives. Even partial aDNA evidence contributes to sex determination. Parasitic infection such as schistosomiasis is the best-fit cause for the child's anemia in this case. CONTRIBUTION TO KNOWLEDGE: The convergence of genomic and bioarchaeological approaches expands our knowledge of the past lives of a boy and two men whose lives as hunter-gatherers included episodes of trauma and disease. LIMITATIONS: The skeletons are incomplete, in variable condition, and from poorly characterized local cultural contexts. SUGGESTIONS FOR FURTHER RESEARCH: Thorough osteobiographic analysis should accompany paleogenomic investigations. Such disciplinary collaboration enriches our understanding of the human past.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,019 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».