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Enregistrement W2562438706 · doi:10.71781/7346

Étude paléopathologique préliminaire à travers l'analyse macroscopique et scanographique : exemple du cimetière St. Matthew, ville de Québec (1771-1860)

2015· dissertation· fr· W2562438706 sur OpenAlexaboutno aff
Zocha Houle-Wierzbicki

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2015
Typedissertation
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Studies and Socio-cultural Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sachant que plusieurs maladies entrainent des lésions qui ne sont pas toujours observables à l’oeil, cette étude préliminaire en paléopathologie humaine utilise une approche complémentaire issue de l’imagerie médicale, le ct-scan, afin de fournir des diagnostics plus précis. L’objectif est donc de tester ici l’efficacité et les limites de l’analyse scanographique durant l’analyse de spécimens archéologiques. Un échantillon de 55 individus a été sélectionné à partir de la collection ostéologique provenant du cimetière protestant St. Matthew (ville de Québec, 1771 – 1860). Une analyse macroscopique et scanographique complète a alors été effectuée sur chaque squelette. Les observations macroscopiques ont consisté à enregistrer une dizaine de critères standardisés par la littérature de référence en lien avec des manifestations anormales à la surface du squelette. Les ct-scans ont été réalisés à l’Institut National de la Recherche Scientifique de la Ville de Québec avec un tomodensitomètre Somatom de Siemens (définition AS+ 128). Les données scanographiques ont permis d’enregistrer une série de critères complémentaires sur la structure interne de l’os (amincissement/épaississement de la corticale, variation de densité, etc.) Selon la méthode du diagnostic différentiel, des hypothèses ou diagnostics ont été proposés. Ils sont principalement basés sur les critères diagnostiques mentionnés dans les manuels de référence en paléopathologie, mais aussi à l’aide de la littérature clinique et l’expertise de médecins. Les résultats présentés ici supportent que: 1) Dans 43% des cas, les données scanographiques ont apporté des informations essentielles dans la diagnose pathologique. Cette tendance se confirme en fonction de certaines maladies, mais pas d’autres, car certains diagnostics ne peuvent se faire sans la présence de tissus mous. 2) La distribution spatiale de la plupart des lésions varie selon les régions anatomiques, aussi bien en macroscopie qu’en scanographie. 3) Certains types de maladie semblent associés à l’âge et au sexe, ce qui est conforté par la littérature. 4) Cette recherche démontre aussi que le processus de diagnose nécessite, dans 38% des cas, une analyse complémentaire (ex. histologie, scintigraphie, radiographie) pour préciser le diagnostic final.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2015
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