Age, sex and the life course: population variability in human ageing and implications for bioarchaeology
Notice bibliographique
Résumé
Sex and age identification of human skeletal remains is essential in forensic anthropology, bioarchaeology and palaeodemography, and estimations rely on the use of proven methods. Many methods exist and are generally applied to skeletons from all time periods and geographic locations, despite studies suggesting that there are differences in the expression of traits characteristic of males and females and that ageing rates vary within and between populations. The aim of this project was to study variation in ageing and sexual dimorphism in six documented collections from different geographic locations and/or time periods. Age and sex methods were tested on adult skeletal remains dating from the 17th to 20th century from Canada, England, South Africa, and Portugal. Ageing methods used were focused on the fourth rib’s sternal end, cranial sutures, pubic symphysis and auricular surface. A more subjective age estimate for each individual was also produced, using informal skeletal age indicators alongside formal methods. Sex determinations were based on pelvic and skull morphology, and metrical analysis. Differences were found between some collections in terms of the distribution of age phases and mean ages per phase. Similarly, distributions of sexually dimorphic traits were found to differ between some of the collections. In terms of overall age estimates, the subjective age estimates were significantly better than estimates based only on formal ageing methods, and intraobserver error tests suggest that user experience was important. The magnitude of such differences and their implications for bioarchaeology, forensic anthropology and palaeodemography are discussed.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».