MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4284667404 · doi:10.1017/ehs.2022.28

Variability and the form–function framework in evolutionary biomechanics and human locomotion

2022· review· en· W4284667404 sur OpenAlexaff
Alison A. Murray

Notice bibliographique

RevueEvolutionary Human Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePleistocene-Era Hominins and Archaeology
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesUniversity of Cambridge
Mots-clésForm and functionExtant taxonTraitKinematicsFunction (biology)Flexibility (engineering)BipedalismEvolutionary biologyVariation (astronomy)Terrestrial locomotionVertebrateCognitive sciencePerspective (graphical)EcologyBiologyComputer sciencePsychologyArtificial intelligencePaleontologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The form–function conceptual framework, which assumes a strong relationship between the structure of a particular trait and its function, has been crucial for understanding morphological variation and locomotion among extant and fossil species across many disciplines. In biological anthropology, it is the lens through which many important questions and hypotheses have been tackled with respect to relationships between morphology and locomotor kinematics, energetics and performance. However, it is becoming increasingly evident that the morphologies of fossil hominins, apes and humans can confer considerable locomotor diversity and flexibility, and can do so with a range of kinematics depending on soft tissue plasticity and environmental and cultural factors. This complexity is not built into traditional biomechanical or mathematical models of relationships between structure and kinematics or energetics, limiting our interpretation of what bone structure is telling us about behaviour in the past. The nine papers presented in this Special Collection together address some of the challenges thatvariationin the relationship between form and function pose in evolutionary biomechanics, to better characterise the complexity linking structure and function and to provide tools through which we may begin to incorporate some of this complexity into our functional interpretations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEvolutionary Human SciencesMême sujetPleistocene-Era Hominins and ArchaeologyTravaux en français237 207