A multivariate approach to assess variation in tooth mineralization using free‐lived and captive‐raised chimpanzees (<i>P. troglodytes</i>)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Understanding variation in dental development among primates is important to accurately characterize species-specific sequences and times of tooth formation. Conventional approaches that summarize dental development data (i.e., dental maturity score, DMS) inherently omit information about the full range of variation in raw scores; thus, classic bivariate analyses are limited for exploring patterns of variation in detail. Here we report a new multivariate approach to simultaneously assess all raw dental scores, for all teeth, among all individuals for all groups, thus retaining much greater detail about population-specific patterns of variation. METHODS: We scored (0-12) permanent tooth mineralization using radiographs of mandibles of captive-raised known-age chimpanzees (Pan troglodytes; n = 114) and free-lived age-unknown conspecifics (n = 54). As a test of our method we also scored free-lived baboons (Papio anubis, n = 50) because of well-described contrasting patterns of permanent molar initiation between Papio and Pan. Using principal component analysis (PCA), we investigated how crypt, crown and root formation scores covaried with each other in all three genera, and with chronological age in captive chimpanzees. RESULTS: PCA successfully captured additional detail about variation among raw scores. Also, compared to DMS, PC1 scores correlated equivalently well with known ages but had lower prediction error. CONCLUSIONS: We found different patterns of variation in scores between younger juvenile free and captive chimpanzees but saw no wholesale differences between groups. Pan and Papio showed different patterns of variation, further validating this multivariate approach to visualize, quantify and compare raw dental score datasets among primate species.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».