Below the Callus Surface: Applying Paleohistological Techniques to Understand the Biology of Bone Healing in Skeletonized Human Remains
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Bone trauma is a common occurrence in human skeletal remains. Macroscopic and imaging scrutiny is the approach most currently used to analyze and describe trauma. Nevertheless, this line of inquiry may not be sufficient to accurately identify the type of traumatic lesion and the associated degree of bone healing. To test the usefulness of histology in the examination of bone healing biology, we used an integrative approach that combines gross inspection and microscopy. MATERIALS AND METHODS: Six bone samples belonging to 5 adult individuals with signs of bone trauma were collected from the Human Identified Skeletal Collection from the Museu Bocage (Lisbon, Portugal). Previous to sampling, the lesions were described according to their location, morphology, and healing status. After sampling, the bone specimens were prepared for plane light and polarized light analysis. RESULTS: The histological analysis was pivotal: (1) to differentiate between types of traumatic lesions; (2) to ascertain the posttraumatic interval, and (3) to diagnose other associated pathological conditions. CONCLUSION: The outer surface of a bone lesion may not give a complete picture of the biology of the tissue's response. Accordingly, microscopic analysis is essential to differentiate, characterize, and classify trauma signs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».