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Enregistrement W4385298684 · doi:10.1126/science.abg0818

Language trees with sampled ancestors support a hybrid model for the origin of Indo-European languages

2023· article· en· W4385298684 sur OpenAlexaff
Paul Heggarty, Cormac Anderson, Matthew Scarborough, Benedict King, Remco Bouckaert, Lechosław Jocz, Martin Joachim Kümmel, Thomas Jügel, Britta Irslinger, Roland A. Pooth, Henrik Liljegren, Richard F. Strand, Geoffrey Haig, Martin Macák, Ronald Kim, Erik Anonby, Tijmen Pronk, Oleg Belyaev, Tonya Kim Dewey-Findell, Matthew Boutilier, Cassandra Freiberg, Robert Tegethoff, Matilde Serangeli, Nikos Liosis, Krzysztof Stroński, Kim Schulte, Ganesh Kumar Gupta, Wolfgang Haak, Johannes Krause, Quentin D. Atkinson, Simon J. Greenhill, Denise Kühnert, Russell D. Gray

Notice bibliographique

RevueScience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLanguage and cultural evolution
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesMax-Planck-Institut für Evolutionäre AnthropologieMax-Planck-Gesellschaft
Mots-clésLinguisticsIndo-European languagesIndo-PacificGeographyBiologyComputer scienceEvolutionary biologyHistoryEcologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The origins of the Indo-European language family are hotly disputed. Bayesian phylogenetic analyses of core vocabulary have produced conflicting results, with some supporting a farming expansion out of Anatolia ~9000 years before present (yr B.P.), while others support a spread with horse-based pastoralism out of the Pontic-Caspian Steppe ~6000 yr B.P. Here we present an extensive database of Indo-European core vocabulary that eliminates past inconsistencies in cognate coding. Ancestry-enabled phylogenetic analysis of this dataset indicates that few ancient languages are direct ancestors of modern clades and produces a root age of ~8120 yr B.P. for the family. Although this date is not consistent with the Steppe hypothesis, it does not rule out an initial homeland south of the Caucasus, with a subsequent branch northward onto the steppe and then across Europe. We reconcile this hybrid hypothesis with recently published ancient DNA evidence from the steppe and the northern Fertile Crescent.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 GPT0,346
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations129
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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