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Enregistrement W4280567045 · doi:10.1093/acrefore/9780190854584.013.484

Ancient Human DNA and African Population History

2022· reference-entry· en· W4280567045 sur OpenAlexaff
Kendra Sirak, Elizabeth Sawchuk, Mary E. Prendergast

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Anthropology · 2022
Typereference-entry
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueForensic and Genetic Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAncient DNAGeographyPopulationEvolutionary biologyHuman evolutionHuman genetic variationArchaeologyVariation (astronomy)Archaeological recordHuman genomeHistoryGenomeBiologyDemographyGeneticsGeneSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ancient DNA has emerged as a powerful tool for investigating the human past and reconstructing the movements, mixtures, and adaptations that have structured genetic variation throughout human history. While the study of genome-wide ancient human DNA was initially restricted to regions with temperate climates, methodological breakthroughs have now extended the reach of ancient DNA analysis to parts of the world with hot and humid climates that are less conducive to biomolecular preservation. This includes Africa, where people harbor more genetic diversity than can be found anywhere else on the planet, reflecting deep and complex population histories. Since the first ancient African genome was published in 2015, the number of individuals with genome-wide data has increased to nearly 200, with greater coverage of diverse geographical, temporal, and cultural contexts. Ancient DNA sequences have revealed genetic variation in ancient African foragers that no longer exists in unadmixed form; illuminated how local-, regional-, and continental-scale demographic processes associated with the spread of food production and new technologies changed genetic landscapes; and discerned notable variation in interactions among people with distinct genetic ancestries, cultural practices, and, likely, languages. Despite an increasing number of studies focused on African ancient DNA, multiple regions and time periods have yet to be explored. Research to date has primarily focused on the past several thousand years in eastern and southern Africa, setting up northern, western, and central Africa, as well as deeper time periods, as key areas for future investigation. As ancient DNA research becomes increasingly integrated with anthropology and archaeology, it is advantageous to understand the basic methodological and analytical techniques, the types of questions that can be investigated, and the ways in which the discipline may continue to grow and evolve. Critically, the growth and evolution of ancient DNA research must include attention to the ethics of this work, both in African contexts and globally. In particular, it is essential that research is conducted in a way that minimizes the potential of harm to both the living and the dead. Scientists conducting ancient DNA research in Africa especially must also contend with structural challenges, including a lack of ancient DNA facilities on the continent, the extensive fragmentation of African heritage (including ancient human remains) among curating institutions worldwide, and the complexities of identifying descendant groups and other stakeholders in the wake of colonial and postcolonial disruptions and displacements. Ancient DNA research projects should be designed in a way that contributes to capacity building and the reduction of inequities between the Global North and South to ensure that the research benefits the people and communities with connections to the ancient individuals studied. While ensuring that future studies are rooted in ethical and equitable practices will require considerable collective action, ancient DNA research has already become an integral part of our understanding of African population history and will continue to shape our understanding of the African past.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,314 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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