लेख इस बात की जांच करता है कि क्या अनादेक्षिक निर्भरता विश्लेषण का मूल्यांकन उन प्रजातियों पर किया जा सकता है जहाँ गॉल्ड स्टैंडर्ड एनोटेशन अनुपलब्ध हैं। यह तर्क देता है कि जबकि इसे मानव भाषाओं के लिए सामान्य रूप से असंभव माना जाता है, यह विशिष्ट सांख्यिकीय गुणों के कारण अमानव बंदरों के लिए संभव है।
- इस संभाव्यता का निर्भरत्व वानरों की ध्वनियों और इशारों में पाए गए अनुक्रम लंबाई वितरण के तेजी से क्षय पर है, जिसके परिणामस्वरूप विश्लेषित वृक्ष में सही किनारों का उच्च अनुपात आवश्यक होता है।
- मानव भाषा अनुक्रम इस तेजी से क्षय गुण को प्रदर्शित नहीं करते हैं, जिससे गॉल्ड स्टैंडर्ड-मुक्त मूल्यांकन मानवों के लिए अन्य प्रजातियों की तुलना में काफी कठिन हो जाता है।
- नेटवर्क विज्ञान में हालिया उन्नयनों का उपयोग यह दिखाने के लिए किया गया है कि अमानव बंदर अनुक्रमों की संरचनात्मक बाधाएं बाहरी संदर्भ डेटा के बिना सटीकता आकलन की अनुमति देती हैं।