Population history and ecology, in addition to climate, influence human stature and body proportions
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide variation in human stature and limb proportions is widely accepted to reflect thermal adaptation, but the contribution of population history to this variation is unknown. Furthermore, stature and relative lower limb length (LLL) show substantial plastic responses to environmental stressors, e.g., nutrition, pathogen load, which covary with climate. Thus ecogeographic patterns may go beyond temperature-based selection. We analysed global variation in stature, sitting height and absolute and relative LLL using large worldwide samples of published anthropometric data from adult male (n = 571) and female (n = 268) populations in relation to temperature, humidity, and net primary productivity (NPP). Population history was modeled using spatial eigenvector mapping based on geographic distances reflecting the hypothesized pattern for the spread of modern humans out of Africa. Regression models account for ~ 50% of variation in most morphological variables. Population history explains slightly more variation in stature, sitting height and LLL than the environmental/climatic variables. After adjusting for population history, associations between (usually maximum) temperature and LLL are consistent with Allen's "rule" and may drive similar relationships with stature. NPP is a consistent negative predictor of anthropometry, which may reflect the growth-limiting effects of lower environmental resource accessibility (inversely related to NPP) and/or pathogen load.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».