Investigating demic versus cultural diffusion and sex bias in the spread of Austronesian languages in Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Austronesian (AN) is the second-largest language family in the world, particularly widespread in Island Southeast Asia (ISEA) and Oceania. In Mainland Southeast Asia (MSEA), groups speaking these languages are concentrated in the highlands of Vietnam. However, our knowledge of the spread of AN-speaking populations in MSEA remains limited; in particular, it is not clear if AN languages were spread by demic or cultural diffusion. In this study, we present and analyze new data consisting of complete mitogenomes from 369 individuals and 847 Y-chromosomal single nucleotide polymorphisms (SNPs) from 170 individuals from all five Vietnamese Austronesian groups (VN-AN) and five neighboring Vietnamese Austroasiatic groups (VN-AA). We found genetic signals consistent with matrilocality in some, but not all, of the VN-AN groups. Population affinity analyses indicated connections between the AN-speaking Giarai and certain Taiwanese AN groups (Rukai, Paiwan, and Bunun). However, overall, there were closer genetic affinities between VN-AN groups and neighboring VN-AA groups, suggesting language shifts. Our study provides insights into the genetic structure of AN-speaking communities in MSEA, characterized by some contact with Taiwan and language shift in neighboring groups, indicating that the expansion of AN speakers in MSEA was a combination of cultural and demic diffusion.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».