Bone quality in prehistoric, cis‐baikal forager femora: A micro‐CT analysis of cortical canal microstructure
Notice bibliographique
Résumé
Bone quality, a contributor to bone strength, is determined by structural and mechanical properties, which may be analyzed by gross and/or microscopic methods. Variables that contribute to bone quality, such as porosity, can provide insight into the health and lifestyles of people in prehistory. This study tests the ability of microcomputed tomography (µCT) to capture and characterize cortical canal systems in archaeological bone. Seven variables and 71 femora are analyzed to explore bone dynamics in prehistoric foragers from Lake Baikal, Siberia. The results indicate that canal number and canal separation differ significantly (P < 0.05) between age-at-death categories, but only for the pooled and male samples. When merged into a new variable by means of principal components analysis, canal diameter and canal surface to canal volume are also able to discriminate amongst age-at-death categories, as well as between the sexes. However, the overall lack of significant differences between the sexes and amongst age-at-death categories indicates that Baikal forager bone quality (i.e., canal architecture) did not change drastically throughout the lifespan. Interestingly, principal component one identified an untested variable that contributes to canal microstructure variability, and a sexual division of labor may promote divergent trends in canal degree of anisotropy between the sexes. Overall, µCT provides an alternate method for exploring bone quality in archaeological remains, complementing existing methods such as thin-sectioning and gross morphological analyses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».