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Enregistrement W2509798773 · doi:10.1002/ajpa.23081

<scp>A</scp>ge estimation of immature human skeletal remains from the metaphyseal and epiphyseal widths of the long bones in the post‐natal period

2016· article· en· W2509798773 sur OpenAlexaff
Hugo F.V. Cardoso, John Vandergugten, Louise Humphrey

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physical Anthropology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetaphysisEpiphysisDiaphysisTibiaFemurLong boneBone agePhysisSkeleton (computer programming)OsteologyHuman skeletonAnatomyMedicineOrthodonticsBiologySurgeryRadiography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study provides regression and classical calibration models for the estimation of age from the dimensions of the metaphyses and epiphyses of the six long bones. METHODS: A sample of 148 known sex and age individuals (56 females and 92 males), aged between birth and 12 years of age, selected from Portuguese and English skeletal collections. Age estimation models were obtained separately for each sex and for the sexes combined, for the entire sample and for the sample divided into two subsamples at the age of 2 years. RESULTS: The best performing epiphysis is the proximal epiphysis of the tibia. For the metaphyses, the distal metaphysis of the tibia and the proximal metaphysis of the femur are best for individuals below and above 2 years of age, respectively. Growth of the metaphyses is similar to that of the diaphysis. Results suggest that age can be as accurately estimated from the width of the metaphyses and epiphyses as from the length of the diaphyses, or as from the length of the deciduous and permanent teeth. CONCLUSIONS: These models may be useful for fragmentary material in both archaeological and forensic contexts. However, due to the background of the samples, the models would be most applicable to individuals exposed to adverse environmental conditions during growth and development. Metaphyseal and epiphyseal widths may be less affected by ecological conditions than diaphyseal length.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,077
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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