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Enregistrement W2116785692 · doi:10.1111/j.1556-4029.2010.01425.x

An Exploration of Sample Representativeness in Anthropometric Facial Comparison*

2010· article· en· W2116785692 sur OpenAlexaff
Xanth D. G. Mallett, Ian L. Dryden, Richard Vorder Bruegge, Martin Evison

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnthropometryRepresentativeness heuristicLandmarkSample (material)Forensic anthropologyFace (sociological concept)DemographyStatisticsPsychologyComputer scienceMathematicsArtificial intelligenceGeographySociologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Faces are assumed to be unique, but their use in court has remained problematic as no method of comparison with known error rates has been accepted by the scientific community. Rather than relying on the assumed uniqueness of facial features, previous research has been directed at estimations of face shape frequency. Here, the influence of age, sex, and ancestry on variation was investigated. Statistical shape analysis was used to examine the necessity for sub-divisions in forensic comparisons, using a large sample of facial images on which 30 anthropometric landmark points had been placed in 3D. Results showed a clear pattern of separation of the sexes in all age groups, and in different age groups in men. It was concluded that sub-division of databases by sex will be necessary in forensic comparisons. Sub-division by age may be necessary in men (although not necessarily in women), and may be necessary by ancestry.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,704
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,026
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,146
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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