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Enregistrement W3126772662 · doi:10.1016/j.quaint.2021.02.011

A contextualised review of genomic evidence for gene flow events between Papuans and Indigenous Australians in Cape York, Queensland

2021· review· en· W3126772662 sur OpenAlexaff
Sally Wasef, Gabriel Wróbel, Nathan Wright, Joanne Wright, Shaun Adams, Jason Kariwiga, Matthew Leavesley, Mark Collard, Michael Westaway

Notice bibliographique

RevueQuaternary International · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueForensic and Genetic Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilStrong
Mots-clésIndigenousCapeGene flowPeninsulaGeographyColonialismEthnologyHistoryEcologyDemographyBiologyArchaeologySociologyGenetic variationPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has long been accepted that the Indigenous groups of Australia's Cape York Peninsula have numerous cultural traits that were adopted from people in New Guinea and/or the Torres Strait Islands after the formation of the Torres Strait around 8,000 years ago.However, opinions differ on whether the movement of the traits in question was accompanied by gene flow events.Some argue for a significant amount of gene flow resulting from voyages from New Guinea and the Torres Strait Islands down the east coast of Cape York.Others contend that there was only contact at the northern end of the Cape and that the cultural traits spread through down-the-line transmission.In recent years partnerships between Australian institutions and Indigenous communities in Cape York have led to new genetic research that provides benefits to both parties.We review the currently available genetic data that have the potential to shed light on this issue, concluding that the data are inconsistent with significant gene flow between Indigenous Australians and Papuan people between 8,000 years ago and the colonial period.There are indications of gene flow, but it most likely occurred in the Pleistocene rather than the Holocene.As such, the currently available genomic data do not support the hypothesis that the diffusion of cultural traits from New Guinea and/or the Torres Strait Islands into Cape York was accompanied by gene flow.The data suggest instead that the cultural traits most probably spread via down-the-line trade, exchange, and imitation.Our review highlights the gaps in the available genomic information from contemporary and ancestral descendants of Australia's first settlers, and we suggest that researchers adopt a more collaborative approach, involving Indigenous communities and their knowledge in project design, data collection, and dissemination, in future genomic studies in Australia.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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