Notice bibliographique
Résumé
As the continent where humans evolved and thus exhibit the greatest genetic diversity, Africa is one of the most attractive places to conduct ancient DNA (aDNA) research. Yet the “aDNA revolution” only recently reached the continent, thanks in part to methodological breakthroughs that make it possible to extract aDNA from poorly preserved materials from hot and/or humid climates. Since the first fully sequenced ancient African human genome was published in 2015, dozens of additional genomes from the continent have illuminated population movements, economic and social transitions, patterns of adaptation, and the timing of our species' evolution. However, sequenced individuals come from archaeological contexts widely separated in space and time and represent only a tiny fraction of ancient human genetic diversity. Many questions and entire regions/time periods have yet to be explored using aDNA. This is also the case for non‐human African aDNA studies, which have been slower to develop in part because of poor preservation. This entry describes the science of aDNA, discusses how the field has revolutionized in the past decade, and explores the history of aDNA research in Africa starting with mummy studies in the 1980s. It concludes with a discussion of the ethical challenges facing African aDNA research, some of which are specific to the continent while others apply to postcolonial contexts more broadly. While there is major work ahead to ensure aDNA studies in Africa and beyond are conducted ethically and equitably, the field is poised to shift knowledge on the African past in the coming years.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,101 | 0,059 |
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 ».