A Metric Method for Sex Determination Using the Hipbone and the Femur
Notice bibliographique
Résumé
Since the earliest descriptions of the pubis length measurement, it has been recognized that the location of the key landmark in the acetabulum has to be estimated. Using samples from the Terry Collection (n = 324) and the Coimbra Collection (n = 232), the purpose of this research is to, first, test the reproducibility of a new alternative to the traditional measurement of the pubis, and second, to use the best measurement of the pubis along with other measurements of the hipbone and femur to develop a metric method that can be used with confidence to determine the sex of individuals of various geographic origins and time periods. In this study, it was found that, first, the alternative pubis measurement, known as the superior pubis ramus length (SPRL), can be collected more reliably with less mean intra-observer error (0.57%) than the more commonly used manner of measuring the pubis (2.7%). Second, a logistic regression sex determination method using the SPRL, along with other measurements of the hipbone and femur, has an allocation accuracy of 90% to 98.5% (depending on the model used and the manner of testing) across independent samples. Third, traditional racial categorization was irrelevant to the accuracy of the method. Fourth, measurement error greater than 2% in the measurement of the pubis can be the difference between a correct and an incorrect allocation of sex, particularly in borderline cases.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».