Common evolutionary patterns in the human nasal region across a worldwide sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Variation in the external nasal region among human populations has long been proposed in the literature to reflect adaptations to facilitate thermoregulation, air conditioning, and moisture retention in local climates and environments. More specifically, adaptations in populations living in colder climates have often been assumed due to correlational relationships found between variation in the nasal region and climatic variables. Here, we test this hypothesis by applying a quantitative genetics approach based on the Lande model to assess whether variation in the nasal region can be explained by random neutral processes (e.g., genetic drift) or if non-random forces (i.e., adaptation) have contributed significantly to its diversity. MATERIALS AND METHODS: A mixed-sex sample representing 28 population groups from Howells' craniometric dataset were analyzed (n = 2504). Twenty standard measurements were chosen to reflect the external skeletal morphology of the nasal region. We apply statistical tests developed from evolutionary quantitative genetics theory to analyze patterns of within- and between-population divergence under a null hypothesis of genetic drift. RESULTS: This study finds a rejection of genetic drift in all analyses, across tests that involve all 28 populations, exclusively cold-climate populations, and with cold-climate populations excluded, indicating that non-random evolutionary forces have contributed significantly to variation in the nasal region overall. DISCUSSION: These results show that nasal region adaptation is not exclusive to cold-climate populations, which have often been implicated in the literature to drive nasal variation, instead suggesting that the propensity for adaptation in the nasal region is shared among all human populations.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».