Semiparametric method for estimating paleodemographic profiles from age indicator data
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the problem of estimating an age-at-death distribution or paleodemographic profile from osteological data. It is demonstrated that the classical two-stage procedure whereby one first constructs estimates of age-at-death of individual skeletons and then uses these age estimates to obtain a paleodemographic profile is not a correct approach. This is a consequence of Bayes' theorem. Instead, we demonstrate a valid approach that proceeds from the opposite starting point: given skeletal age-at-death, one first estimates the probability of assigning the skeleton into a specific osteological age-indicator stage. We show that this leads to a statistically valid method for obtaining a paleodemographic profile, and moreover, that valid individual age estimation itself requires a demographic profile and therefore is done subsequent to its construction. Individual age estimation thus becomes the last rather than the first step in the estimation procedure. A central concept of our statistical approach is that of a weight function. A weight function is associated with each osteological age-indicator stage or category, and provides the probability that a specific age indicator stage is observed, given age-at-death of the individual. We recommend that weight functions be estimated nonparametrically from a reference data set. In their entirety, the weight functions characterize the relevant stochastic properties of a chosen age indicator. For actual estimation of the paleodemographic profile, a parametric age distribution in the target sample is assumed. The maximum likelihood method is used to identify the unknown parameters of this distribution. As some components are estimated nonparametrically, one then has a semiparametric model. We show how to obtain valid estimates of individual age-at-death, confidence regions, and goodness-of-fit tests. The methods are illustrated with both real and simulated data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,041 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».