A comparative approach for characterizing the relationship among morphology, range-of-motion and locomotor behaviour in the primate shoulder
Notice bibliographique
Résumé
Shoulder shape directly impacts forelimb function by contributing to glenohumeral (GH) range-of-motion (ROM). However, identifying traits that contribute most to ROM and visualizing how they do so remains challenging, ultimately limiting our ability to reconstruct function and behaviour in fossil species. To address these limitations, we developed an in silico proximity-driven model to simulate and visualize three-dimensional (3D) GH rotations in living primate species with diverse locomotor profiles, identify those shapes that are most predictive of ROM using geometric morphometrics, and apply subsequent insights to interpret function and behaviour in the fossil hominin Australopithecus sediba . We found that ROM metrics that incorporated 3D rotations best discriminated locomotor groups, and the magnitude of ROM (mobility) was decoupled from the anatomical location of ROM (e.g. high abduction versus low abduction). Morphological traits that enhanced mobility were decoupled from those that enabled overhead positions, and all non-human apes possessed the latter but not necessarily the former. Model simulation in A. sediba predicted high mobility and a ROM centred at lower abduction levels than in living apes but higher than in modern humans. Together these results identify novel form-to-function relationships in the shoulder and enhance visualization tools to reconstruct past function and behaviour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».