Toward New Directions in Human Biology: A Roadmap for Anthropological Causal Inference With Observational Data
Notice bibliographique
Résumé
Human biologists seek to understand how cultural, environmental, and biological forces shape observed patterns of human variation. Yet contemporary insights and approaches to observational causal inference remain underutilized in the field. We outline a structured but flexible roadmap for causal inference in human biology that begins with theory development, defines causal questions and estimands, employs directed acyclic graphs (DAGs) to clarify assumptions, and evaluates key identification criteria prior to statistical analysis. We position this framework within a spectrum of causal inference traditions, spanning from interventionist approaches rooted in well-defined, manipulable exposures to realized approaches that engage historically situated and ecologically embedded phenomena. Rather than offering a prescriptive checklist, we frame this toolkit as an opening: a step toward anthropological causal inference that integrates transparency, theoretical and methodological coherence, and the epistemological commitments of the biocultural synthesis in human biology and anthropology.
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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 | 0,227 | 0,212 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,072 |
| Communication savante | 0,018 | 0,053 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,030 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».