The 'Reverse Engineering' approach to hominin long bone reconstruction: Transforming human evolution studies
Notice bibliographique
Résumé
des os longs d'hominines : impact sur les études de l'évolution humaineLloyd Austin Courtenay et Julia Aramendi 1 Our grasp of human evolution faces limitations due to the challenges posed by the discovery of isolated and often incomplete hominin remains in a complex evolutionary context.Over time, paleoanthropologists have developed various techniques for reconstructing these fragments, which can sometimes introduce methodological uncertainties and biases.In this context, we introduce a pioneering approach known as the 'Reverse Engineering' method, which focuses on reconstructing long bones of hominins.We illustrate this methodology using a case study involving the reconstruction of fragmented humeri, radii, femora, and tibiae from Homo naledi.This approach integrates 3D geometric morphometrics and advanced computational, mathematical, and artificial intelligence tools, utilizing complete long bones from modern human and primate reference groups.By combining landmarks and semilandmarks, we have created a database describing morphological variations among anatomically modern humans, chimpanzees, gorillas, and orangutans.For the H. naledi specimens, we initially aligned and mirrored them to establish correspondences with complete modern long bones before landmarking.Subsequently, we employed the 'Reverse Engineering' method to estimate missing landmarks, using geometric morphometric information processed through dimensionality reduction techniques.This enabled us to establish a mathematical relationship between preserved bone portions in each fossil fragment and complete modern long bones, ultimately predicting the morphology of the entire bone corresponding to each fossil fragment.Our pursuit of this mathematical relationship included experimenting with multipleThe 'Reverse Engineering' approach to hominin long bone reconstruction: Trans...
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».