Microhabitat Variability in Human Evolution
Notice bibliographique
Résumé
Climate variability and hominin evolution are inextricably linked. Yet, hypotheses examining the impact of large-scale climate shifts on hominin landscape ecology are often constrained by proxy data coming from off-site lake and ocean cores and temporal offsets between paleoenvironmental and archaeological records. Additionally, landscape response data (most commonly, records of vegetation change), are often used as a climate proxy. This is problematic as it assumes that vegetation change signifies global or regional climate shifts without accounting for the known non-linear behavior of ecological systems and the often-significant spatial heterogeneity in habitat structure and response. The exploitation of diverse, rapidly changing habitats by Homo by at least two million years ago highlights that the ability to adapt to landscapes in flux had emerged by the time of our genus’ African origin. To understand ecosystem response to climate variability, and hominin adaptations to environmental complexity and ecological diversity, we need cross-disciplinary datasets in direct association with stratified archaeological and fossil assemblages at a variety of temporal and spatial scales. In this article, we propose a microhabitat variability framework for understanding Homo ’s adaptability to fluctuating climates, environments, and resource bases. We argue that the exploitation of microhabitats, or unique ecologically and geographically defined areas within larger habitats and ecoregions, was a key skill that allowed Homo to adapt to multiple climates zones and ecoregions within and beyond Africa throughout the Pleistocene.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 ».