A new method to quantify mandibular corpus shape in extant great apes and its potential application to the hominoid fossil record
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Mandibular corpus robusticity (corpus breadth/corpus height) is the most commonly utilized descriptor of the mandibular corpus in the great ape and hominin fossil records. As a consequence of its contoured shape, linear metrics used to characterize mandibular robusticity are inadequate to quantify the shape of the mandibular corpus. Here, we present an alternative to the traditional assessment of mandibular shape by analyzing the outline of the mandibular corpus in cross-section using landmarks and semilandmarks. MATERIALS AND METHODS: were quantified in a sample of hominoids and analyzed using generalized Procrustes analysis, Procrustes ANOVA, CVA, and cluster analysis. Corpus breadth and width were also collected from the same sample and analyzed using regression, ANOVA, and cluster analysis. RESULTS: Analysis of corpus outline shape revealed significant differences in mandibular corpus shape that are independent of size and sex at the genus level across hominoids. Cluster analysis based on the analysis of corpus outline shape results in almost all specimens grouping based on taxonomic affinity (99.28% correct classification). Comparison of these results to results using traditional measures of mandibular robusticity shows that analysis of the outline of the corpus in cross-section discriminate extant great apes more reliably. CONCLUSION: The strong taxonomic signal revealed by this analysis indicates that quantification of the outline of the mandibular corpus more fully captures mandibular corpus shape and offers the potential for greater power in discriminating among taxa in the hominoid fossil record.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».