Forest terrains influence walking kinematics among indigenous Tsimane of the Bolivian Amazon
Notice bibliographique
Résumé
Laboratory-based studies indicate that a major evolutionary advantage of bipedalism is enabling humans to walk with relatively low energy expenditure. However, such studies typically record subjects walking on even surfaces or treadmills that do not represent the irregular terrains our species encounters in natural environments. To date, few studies have quantified walking kinematics on natural terrains. Here we used high-speed video to record marker-based kinematics of 21 individuals from a Tsimane forager-horticulturalist community in the Bolivian Amazon walking on three different terrains: a dirt field, a forest trail and an unbroken forest transect. Compared with the field, in the unbroken forest participants contacted the ground with more protracted legs and flatter foot postures, had more inclined trunks, more flexed hips and knees, and raised their feet higher during leg swing. In contrast, kinematics were generally similar between trail and field walking. These results provide preliminary support for the idea that irregular natural surfaces like those in forests cause humans to alter their walking kinematics, such that travel in these environments could be more energetically expensive than would be assumed from laboratory-based data. These findings have important implications for the evolutionary energetics of human foraging in environments with challenging terrains.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».