Проявление полового диморфизма в антропологическом облике народов Северной Евразии
Notice bibliographique
Résumé
The article makes a quantity evaluation regarding variations in the absolute value of intersexual distinctions in groups, following a complex of measuring/descriptive racial and diagnostic characters of mans look, representing independent systems which mark sex dimorphism. They attracted a new source base of 70 samplings of Eurasian modern ethnic groups. The author suggests methods of calculating the index of level of sex dimorphism in the group. The index was generalized for a complex of features, with consideration on possible reasons for the registered distribution. Subject to determination being certain specificity of East European, Asian and metis samplings. What is typical for the latter being a considerable increase of sex dimorphism in accordance with length of body, colour of eyes, height of a nose bridge, frequency of a concave back of nose, and prominence of cheek bones. The feminine part of the population tends to better preserving features of the look, typical for infant age. A summary value of sex dimorphism could be considered as an indirect criterion of groups homogeneity. In accordance with a racial composition, the most homogeneous groups being the Podkamenka Evenks, the Vadeyevo Nganasans, the Kineshma Russians, while the most geterogeneous ones being the Kolva Nenets, the Enets, the Inta North Komi, the Kamchatka Russians, the Nazym river Khanti. The value of sex dimorphism practically is not connected with the race.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,009 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».