Differentiating Human Bone from Animal Bone: A Review of Histological Methods
Notice bibliographique
Résumé
This review brings together a complex and extensive literature to address the question of whether it is possible to distinguish human from nonhuman bone using the histological appearance of cortical bone. The mammalian species included are rat, hare, badger, racoon dog, cat, dog, pig, cow, goat, sheep, deer, horse, water buffalo, bear, nonhuman primates, and human and are therefore not exhaustive, but cover those mammals that may contribute to a North American or Eurasian forensic assemblage. The review has demonstrated that differentiation of human from certain nonhuman species is possible, including small mammals exhibiting Haversian bone tissue and large mammals exhibiting plexiform bone tissue. Pig, cow, goat, sheep, horse, and water buffalo exhibit both plexiform and Haversian bone tissue and where only Haversian bone tissue exists in bone fragments, differentiation of these species from humans is not possible. Other primate Haversian bone tissue is also not distinguishable from humans. Where differentiation using Haversian bone tissue is undertaken, both the general microstructural appearance and measurements of histological structures should be applied. Haversian system diameter and Haversian canal diameter are the most optimal and diagnostic measurements to use. Haversian system density may be usefully applied to provide an upper and lower limit for humans.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».