A geometric morphometric approach to investigate primate proximal phalanx diaphysis shape
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Current approaches to quantify phalangeal curvature assume that the long axis of the bone's diaphysis approximates the shape of a portion of a circle (included angle method) or a parabola (second‐degree polynomial method). Here we developed, tested, and employed an alternative geometric morphometrics‐based (GM) approach to quantify diaphysis shape of proximal phalanges in humans, apes and monkeys with diverse locomotor behaviors. One hundred landmarks of the central longitudinal axis were extracted from 3D surface models and analyzed using 2DGM methods, including generalized Procrustes analyses. Principal components analyses were performed and PC1 scores (>80% of variation) represented the dorsopalmar shape of the bone's central longitudinal axis and separated taxa consistently and in accord with known locomotor behavioral profiles. The most suspensory taxa, including orangutans, hylobatids and spider monkeys, had significantly lower PC1 scores reflecting the greatest amounts of phalangeal curvature. In contrast, bipedal humans and the quadrupedal cercopithecoid monkeys sampled (baboons, proboscis monkeys) exhibited significantly higher PC1 scores reflecting flatter phalanges. African ape (gorillas, chimpanzees and bonobos) phalanges fell between these two extremes and were not significantly different from each other. PC1 scores were significantly correlated with both included angle and the a coefficient of a second‐degree polynomial calculated from the same landmark dataset, but had a significantly higher correlation with included angles. Our alternative approach for quantifying diaphysis shape of proximal phalanges to investigate dorsopalmar curvature is replicable and does not assume a priori either a circle or parabola model of shape, making it an attractive alternative compared with existing methodologies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».