Evaluating modularity in the hominine skull related to feeding biomechanics
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Modular architecture of traits in complex organisms can be important for morphological evolution at micro- and sometimes macroevolutionary scales as it may influence the tempo and direction of changes to groups of traits that are essential for particular functions, including food acquisition and processing. We tested several distinct hypotheses about craniofacial modularity in the hominine skull in relation to feeding biomechanics. MATERIALS AND METHODS: First, we formulated hypothesized functional modules for craniofacial traits reflecting specific demands of feeding biomechanics (e.g., masseter leverage/gape or tooth crown mechanics) in Homo sapiens, Pan troglodytes, and Gorilla gorilla. Then, the pattern and strength of modular signal was quantified by the covariance ratio coefficient and compared across groups using covariance ratio effect size. Hierarchical clustering analysis was then conducted to examine whether a priori-defined functional modules correspond to empirically recovered clusters. RESULTS: There was statistical support for most a priori-defined functional modules in the cranium and half of the functional modules in the mandible. Modularity signal was similar in the cranium and mandible, and across the three taxa. Despite a similar strength of modularity, the empirically recovered clusters do not map perfectly onto our priori functional modules, indicating that further work is needed to refine our hypothesized functional modules. CONCLUSION: The results suggest that modular structure of traits in association with feeding biomechanics were mostly shared with humans and the two African apes. Thus, conserved patterns of functional modularity may have facilitated evolutionary changes to the skull during human evolution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».