The Importance of Aquatic Foods and Environments for the Early Hominin Brain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diet was critical to the growing early Homo brain, which required brain-selective nutrients such as docosahexaenoic acid (DHA), iodine, and iron for growth. Fish and shellfish were optimal sources of these nutrients. The fruit and vegetal diet of the earliest hominins, however, contained few of these nutrients. Early Homo and the australopithecines emerged along with changing environments including spreading grasslands and extreme temperatures. Their requirements for drinking water and shade meant archaeological sites were frequently located near wooded streams and rivers, lakes, and springs, ensuring hominin familiarity with edible wetland vegetation and freshwater-dwelling animals. Archaeological excavations and isotopic evidence indicate that early Homo procured spawning fish, probably crabs and shellfish, and scavenged meat. Fish was an invaluable food in the hot, dry seasons—predictable, easily caught, fatty, and, significantly, containing brain-specific nutrients. Fish—and likely nutritious crabs, shellfish, and scavenged meat—therefore fueled the ongoing encephalization of early Homo (including early H. erectus) and provided hominins with seasonally reliable food sources, complemented by carbohydrate-rich plant foods and scavenged mammal meat. Later in hominin development, consumption of marine food resources similarly provided DHA and other brain-specific nutrients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».