Understanding muscle markers: Aggregation and construct validity
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal markers are frequently used to reconstruct past lifestyles and activity patterns. Yet, the reliability of muscle marker measurements has been called into question because they allegedly fail to correlate with cross-sectional properties and exercise patterns, and are confounded by body size. In this study, the principle of aggregation was used to sum muscle markers over 7 insertion sites (4 humeral, 2 radial, and 1 ulnar) and examine the effects on them of body size, age, sex, and cross-sectional properties. Analyses were made of a sample of 91 (66 males, 25 females) Native British Columbians (3500-1500 years BP) and 18th century Quebec prisoners. Muscle markers were measured using three-point observer rating scales; size was measured by standard methods; age and sex were determined through pelvic, cranial, and dental morphology; and cross-sectional properties were calculated from radiographs. Whereas any single muscle marker component failed to correlate with age, size, sex, or cross-sections, aggregate muscle marker correlated with: age, r = 0.49; size, r = 0.38; sex, r = 0.40; and, cross-sections, r = 0.38; P < 0.001. Older individuals had greater muscle markers, as did larger individuals, males, and those with more robust cross-sections. Based on partial correlations and regression analyses, age was the best overall predictor of aggregate muscle marker.
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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 | 0,025 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».