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Enregistrement W3093564850 · doi:10.1002/evan.21869

Reconstructing prehistoric demography: What role for extant hunter‐gatherers?

2020· review· en· W3093564850 sur OpenAlexfundno aff
Abigail E. Page, Jennifer C. French

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Anthropology Issues News and Reviews · 2020
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePleistocene-Era Hominins and Archaeology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilLeverhulme TrustMedical Research Council CanadaUniversity College LondonWenner-Gren Foundation
Mots-clésPrehistoryExtant taxonHunter-gathererHomo sapiensPaleoanthropologyPopulationHuman evolutionGeographyDemographic historyEthnologyDemographyEvolutionary biologyArchaeologyHistoryBiologySociologyGenetic variation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Demography is central to biological, behavioral, and cultural evolution. Knowledge of the demography of prehistoric populations of both Homo sapiens and earlier members of the genus Homo is, therefore, key to the study of human evolution. Unfortunately, demographic processes (fertility, mortality, migration) leave little mark on the archeological and paleoanthropological records. One common solution to this issue is the application of demographic data from extant hunter-gatherers to prehistory. With the aim of strengthening this line of enquiry, here we outline some pitfalls and their interpretative implications. In doing so, we provide recommendations about the application of hunter-gatherer data to the study of demographic trends throughout human evolution. We use published demographic data from extant hunter-gatherers to show that it is the diversity seen among extant hunter-gatherers-both intra- and inter-population variability-that is most relevant and useful for understanding past hunter-gatherer demography.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,326 · 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'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

Citations56
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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