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Enregistrement W4365445770 · doi:10.1126/science.abq2834

Oldest evidence of abundant C <sub>4</sub> grasses and habitat heterogeneity in eastern Africa

2023· article· en· W4365445770 sur OpenAlexaff
Daniel J. Peppe, Susanne Cote, Alan L. Deino, David L. Fox, John D. Kingston, Rahab N. Kinyanjui, William E. Lukens, Laura MacLatchy, Alice Novello, Caroline A. E. Strömberg, Steven G. Driese, Nicole Garrett, Kayla R. Hillis, Bonnie F. Jacobs, Kirsten Jenkins, Robert Kityo, Thomas Lehmann, Fredrick K. Manthi, Emma Mbua, Lauren A. Michel, Ellen R. Miller, Amon A. T. Mugume, Samuel Muteti, Isaiah Nengo, Kennedy Ogonda Oginga, Samuel R. Phelps, P. J. Polissar, James B. Rossie, Nancy J. Stevens, Kevin T. Uno, Kieran P. McNulty

Notice bibliographique

RevueScience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePleistocene-Era Hominins and Archaeology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrasslandHabitatEcologyMammalVegetation (pathology)EcosystemBiomass (ecology)GeographyLimitingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The assembly of Africa’s iconic C 4 grassland ecosystems is central to evolutionary interpretations of many mammal lineages, including hominins. C 4 grasses are thought to have become ecologically dominant in Africa only after 10 million years ago (Ma). However, paleobotanical records older than 10 Ma are sparse, limiting assessment of the timing and nature of C 4 biomass expansion. This study uses a multiproxy design to document vegetation structure from nine Early Miocene mammal site complexes across eastern Africa. Results demonstrate that between ~21 and 16 Ma, C 4 grasses were locally abundant, contributing to heterogeneous habitats ranging from forests to wooded grasslands. These data push back the oldest evidence of C 4 grass–dominated habitats in Africa—and globally—by more than 10 million years, calling for revised paleoecological interpretations of mammalian 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,273 · 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'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

Citations67
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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