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Enregistrement W7048037112

The impact of mobility and climate on the cross-sectional geometry of long bones : comparing preindustrial Euro-Canadians and Inuit to other archaeological populations

2021· other· en· W7048037112 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2021
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésTheriaEutheriaContext (archaeology)ESPACECave
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’analyse biomécanique peut être utilisée pour comprendre et interpréter l’impact de la mobilité et du climat sur la morphologie squelettique des populations humaines préhistoriques en mesurant les propriétés mécaniques des os longs. Le comportement et le climat font parties de plusieurs facteurs non-génétiques qui peuvent avoir un impact sur l’adaptation fonctionnelle osseuse en influençant les charges mécaniques sur le squelette et déclenchant le processus de modelage osseux. Cette étude se concentre sur les changements au niveau macrostructural des os longs : les propriétés mécaniques sont ainsi calculées sur plusieurs sections en coupe afin de mesurer la robustesse et la géométrie diaphysaire. Mon projet consiste à développer une collection de référence incluant quatre populations holocènes du Nord du Canada dont les Inuit Sadlermiut et trois échantillons d’Euro-Canadiens venant de Notre-Dame, Pointe-aux-Trembles et Sainte-Marie. L’objectif est de contrôler pour différents facteurs environnementaux afin de mieux comprendre l’effet de la mobilité et le climat sur la morphologie squelettique humaine. Les propriétés mécaniques d’os longs incluant l’humérus, le fémur et le tibia sont mesurées par tomodensitométrie quantitative périphérique (pQCT). Ces données sont ensuite incluses dans une méta-analyse dont les données sont tirées de la littérature scientifique, comparant d’autres populations archéologiques qui avaient différents modes de subsistance et habitaient diverses zones climatiques. Les données démontrent que les Inuit Sadlermiut ont des membres supérieurs et inférieurs plus robustes que trois échantillons de populations d’Euro-Canadiens qui ne diffèrent pas l’un de l’autre. La robustesse squelettique chez les Sadlermiut proviendrait de leur haut niveau d’activité physique nécessité par leur mode de vie de chasseur-cueilleur dans un climat rude et froid. De plus, la méta-analyse portant sur la mobilité a déterminé que le type et l’intensité des charges mécaniques habituelles ont une influence importante sur la morphologie des membres supérieurs et inférieurs tandis que celle portant sur le climat démontre qu’une relation est significative avec l’humérus. Ainsi, ce projet atteste que le processus de modelage osseux est multifactoriel et que le degré d’influence des facteurs comportementaux et environnementaux n’est pas uniforme sur le squelette.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

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
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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