The impact of mobility and climate on the cross-sectional geometry of long bones : comparing preindustrial Euro-Canadians and Inuit to other archaeological populations
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".