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Enregistrement W4200554609 · doi:10.1126/science.abf0130

The energetics of uniquely human subsistence strategies

2021· article· en· W4200554609 sur OpenAlexaff
Thomas S. Kraft, Vivek V. Venkataraman, Ian J. Wallace, Alyssa N. Crittenden, Nicholas B. Holowka, Jonathan Stieglitz, Jacob A. Harris, David A. Raichlen, Brian M. Wood, Michael Gurven, Herman Pontzer

Notice bibliographique

RevueScience · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésSubsistence agricultureEnergeticsHuman evolutionSubsistence economyEnergy (signal processing)BipedalismEcologyNatural resource economicsEconomicsGeographyBiologyArchaeologyAgricultureMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The suite of derived human traits, including enlarged brains, elevated fertility rates, and long developmental periods and life spans, imposes extraordinarily high energetic costs relative to other great apes. How do human subsistence strategies accommodate our expanded energy budgets? We found that relative to other great apes, human hunter-gatherers and subsistence farmers spend more energy but less time on subsistence, acquire substantially more energy per hour, and achieve similar energy efficiencies. These findings revise our understanding of human energetic evolution by indicating that humans afford expanded energy budgets primarily by increasing rates of energy acquisition, not through energy-saving adaptations such as economical bipedalism or sophisticated tool use that decrease subsistence costs and improve the energetic efficiency of subsistence. We argue that the time saved by human subsistence strategies provides more leisure time for social interaction and social learning in central-place locations and would have been critical for cumulative cultural evolution.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations89
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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