Whole‐bone shape of hominoid manual proximal phalanges
Notice bibliographique
Résumé
Functional morphologists have long noted that skeletal adaptations in primate phalanges reflect locomotor behavior. While most studies have successfully used two-dimensional measurements to quantify general features of phalanx shape, a whole-bone three-dimensional analysis may better capture more subtle aspects of phalanx morphology that have not been quantifiable but are functionally meaningful. Here, we compare linear measurement (LM) and weighted spherical harmonic/sliding semilandmark (SPHARM-sliding) analyses of the manual third proximal phalanx (PP3) in extant hominoids (Homo, Pan, Gorilla, Pongo, Symphalangus, Hylobates; n = 292) and specimens attributed to Australopithecus afarensis (n = 2) and Homo neanderthalensis (n = 2). Morphological variation was summarized using principal component (PC) analysis. Differences between extant taxa were tested for using non-parametric MANOVAs (LM) and Procrustes distance resampling (SPHARM-sliding). Linear discriminant analyses (LDA) were performed using PC scores to assess whether the SPHARM-sliding or LM analysis better predicts group memberships of extant and fossil specimens. In both analyses, PC1 separates taxa along a locomotor gradient, and all extant genera are significantly different from one another (p ≤ 0.01) aside from Pongo versus Symphalangus in the LM analysis (p = 0.053). Only the SPHARM-sliding analysis found significant differences between taxa within each genus (p ≤ 0.04), and differences were even significant among Gorilla subspecies (p < 0.001). LDAs indicated that accuracy, separation effectiveness, and confidence were greater for the SPHARM-sliding analysis in predicting group membership among extant specimens, as well as fossil memberships to an extant group. Overall, results demonstrate that whole-bone, high-density landmark analyses can highlight nuanced features of PP3 morphology and may serve better for making inferences about fossils.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».