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Enregistrement W2953118425 · doi:10.1002/evan.21787

Hybridization in human evolution: Insights from other organisms

2019· review· en· W2953118425 sur OpenAlexaff
R. Ackermann, Michael L. Arnold, Marcella D. Baiz, James A. Cahill, Liliana Cortés‐Ortiz, Ben J. Evans, B. Rosemary Grant, Peter R. Grant, Benedikt Hallgrímsson, Robyn Humphreys, Clifford J. Jolly, Joanna Malukiewicz, Christopher J. Percival, Terrence B. Ritzman, Christian Roos, Charles C. Roseman, Lauren Schroeder, Fred H. Smith, Kerryn Warren, Robert K. Wayne, Dietmar Zinner

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Anthropology Issues News and Reviews · 2019
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePleistocene-Era Hominins and Archaeology
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, IndiaNational Research Foundation
Mots-clésBiologyEvolutionary biologyContext (archaeology)Adaptation (eye)Variation (astronomy)Adaptive evolutionHuman evolutionRange (aeronautics)PhenotypeEvolutionary dynamicsDiversity (politics)GeneGeneticsSociologyPaleontologyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the late Pleistocene, isolated lineages of hominins exchanged genes thus influencing genomic variation in humans in both the past and present. However, the dynamics of this genetic exchange and associated phenotypic consequences through time remain poorly understood. Gene exchange across divergent lineages can result in myriad outcomes arising from these dynamics and the environmental conditions under which it occurs. Here we draw from our collective research across various organisms, illustrating some of the ways in which gene exchange can structure genomic/phenotypic diversity within/among species. We present a range of examples relevant to questions about the evolution of hominins. These examples are not meant to be exhaustive, but rather illustrative of the diverse evolutionary causes/consequences of hybridization, highlighting potential drivers of human evolution in the context of hybridization including: influences on adaptive evolution, climate change, developmental systems, sex-differences in behavior, Haldane's rule and the large X-effect, and transgressive phenotypic variation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations108
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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