Additional file 1 of Genomic approaches to trace the history of human brain evolution with an emerging opportunity for transposon profiling of ancient humans
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: previous_studies_with_ancient_data.xlsx. Table S1. Genome-wide aDNA data in addition to those curated in Marciniak and Perry Nat Rev Genet 2017. Table S2. Summary of genome-wide aDNA studies by year of publication and geographic region. The authors apologize for any accidental omissions of published ancient human or archaic hominin genomic data sets. These data are otherwise intended to be current as of December 2020. SNP, single-nucleotide polymorphism; WGS, whole-genome sequencing. * > 1× indicates an average coverage greater than 1-fold. ** > 5× indicates an average coverage greater than 5-fold. ‡Geographic region definitions: - Central Europe: Croatia, the Czech Republic, Hungary, Austria, Poland, Germany, Switzerland, Serbia, Slovakia. - Eastern Europe: Belarus, the Ukraine, Russia, Bulgaria, Montenegro, Caucasus, Romania, Moldova, Armenia. - Northern Europe: Estonia, Denmark, Sweden, Lithuania, Latvia, Ireland, United Kingdom, Norway, Netherlands, Belgium, France, Luxembourg, Finland, Iceland, Isle of Man. - Southern Europe: Spain, Portugal, Italy, Greece, Macedonia. - Asia: Nepal, China, India, Pakistan, Mongolia, Thailand, Cambodia, Vietnam, Laos, Malaysia, Indonesia, Philippines, Japan, Kazakhstan, Uzbekistan, Tajikistan, Turkmenistan, Afghanistan, Kyrgyzstan. - Middle East: Iran, Israel, Turkey, Jordan, Lebanon, Yemen. - North America: Canada, United States, Greenland, Central America, the Caribbean, Mexico, Bahamas, − South America: Brazil, Chile, Bolivia, Peru, Argentina, Venezuela. - Africa: Ethiopia, Egypt, Chad, Nigeria, Morocco. - Oceania: Vanuatu, Australia, Tonga, Solomon Islands, French Polynesia. §For subsets of samples without reported specific dates.
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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 | 0,002 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,865 | 0,161 |
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 ».