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Enregistrement W4409177728 · doi:10.1038/s41598-025-95573-y

Climate seasonality and predictability during the middle stone age and implications for technological diversification in early Homo sapiens

2025· article· en· W4409177728 sur OpenAlexafffund
Lucy Timbrell, J. Desmond Clark, Gonzalo Linares‐Matás, Solène Boisard, Eslem Ben Arous, James Blinkhorn, M. La Grove, Eleanor M. L. Scerri

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePleistocene-Era Hominins and Archaeology
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsFonds de Recherche du Québec-Société et CultureEmmanuel College, University of CambridgeEuropean CommissionCorpus Christi College, University of CambridgeMax-Planck-Gesellschaft
Mots-clésPredictabilityHomo sapiensDiversification (marketing strategy)SeasonalityHominidaeEvolutionary biologyData scienceBiologyEcologyComputer scienceBiological evolutionGeographyGeneticsBusinessArchaeologyMathematicsMarketingStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regionalisation is considered to be a hallmark of the Middle Stone Age (MSA) compared to the Early Stone Age. Yet what drove diversification around a shared technological substrate that persisted across Africa for hundreds of thousands of years remains debated. Non-mutually exclusive hypotheses include region-specific styles in manufacture, social signalling, cultural drift between geographically isolated populations, and diverse environmental adaptations, as well as the impacts of unequal research histories and intensities. We explore the potential ecological bases of behavioural diversity during the MSA between two well-studied and diverse areas: eastern and northwestern Africa. We utilise a set of standardised bioclimatic simulations, as well as a time series decomposition algorithm, to determine the nature and extent of regional differences in terms of environmental productivity, seasonality and predictability at MSA sites through time. Our results highlight that, compared to human occupations of eastern Africa, northwestern African MSA occupations are associated with colder, drier and less productive environments, albeit colder, but wetter and more productive compared to surrounding areas, with higher temperature seasonality and more predictable climates across millennia. We then theoretically consider the implications of our results for technological diversification between these two regions during the Middle to Late Pleistocene, such as for the investment in specific risk mitigation strategies for dealing with seasonally mobile resources in northern localities, and the diversification of MSA toolkits in tropical eastern Africa.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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