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Enregistrement W2586072330 · doi:10.1007/s13219-016-0176-3

Using Classifications to Identify Pathological and Taphonomic Modifications on Ancient Bones: Do “Taphognomonic” Criteria Exist?

2017· article· en· W2586072330 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBulletins et Mémoires de la Société d anthropologie de Paris · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePaleopathology and ancient diseases
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaphonomyPathologicalComputer sciencePathologyBiologyMedicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pathological and taphonomic agents can sometimes produce bone modifications that seem indistinguishable from one another, even to an experienced eye. The aim of this study is to propose a classification system to identify modifications observed on skeletal elements from different environmental and chronological contexts, with similar morphologies but varied aetiologies. Two types of classifications, empirical and statistical, were constructed, tested by two independent observers and compared. This classification system aims to categorise, differentiate and identify pathological and taphonomic bone modifications. In this paper, we identify several taphonomic criteria and propose a new term, “taphognomonic”, to characterise criteria that are specific to particular taphonomic agents. The two classification methods complement each other by providing precise (empirical classification) and reliable (statistical classification) diagnostic criteria. Finally, criteria are highlighted to differentiate pseudo-pathological from pathological bone modifications, the ultimate goal being to reduce the risk of misdiagnosis.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,293 · 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