Brief communication: The relation between standard error of the estimate and sample size of histomorphometric aging methods
Notice bibliographique
Résumé
Histomorphometric aging methods report varying degrees of precision, measured through Standard Error of the Estimate (SEE). These techniques have been developed from variable samples sizes (n) and the impact of n on reported aging precision has not been rigorously examined in the anthropological literature. This brief communication explores the relation between n and SEE through a review of the literature (abstracts, articles, book chapters, theses, and dissertations), predictions based upon sampling theory and a simulation. Published SEE values for age prediction, derived from 40 studies, range from 1.51 to 16.48 years (mean 8.63; sd: 3.81 years). In general, these values are widely distributed for smaller samples and the distribution narrows as n increases--a pattern expected from sampling theory. For the two studies that have samples in excess of 200 individuals, the SEE values are very similar (10.08 and 11.10 years) with a mean of 10.59 years. Assuming this mean value is a 'true' characterization of the error at the population level, the 95% confidence intervals for SEE values from samples of 10, 50, and 150 individuals are on the order of ± 4.2, 1.7, and 1.0 years, respectively. While numerous sources of variation potentially affect the precision of different methods, the impact of sample size cannot be overlooked. The uncertainty associated with SEE values derived from smaller samples complicates the comparison of approaches based upon different methodology and/or skeletal elements. Meaningful comparisons require larger samples than have frequently been used and should ideally be based upon standardized samples.
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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 | 0,030 | 0,199 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,016 |
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 ».