Technical note: Comparing dental topography software using platyrrhine molars
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There remain many idiosyncrasies among the values calculated for varying dental topography metrics arising from differences in software preferences among research groups. The aim of this work is to compare and provide potential conversion formulae for dental topography metrics calculated using differing software platforms. METHODS: Three software packages: ArcGIS, Surfer Manipulator, and molaR were used to calculate orientation patch count rotated (OPCR), Dirichlet normal energy (DNE), occlusal relief (OR), slope (m), and angularity (a) on platyrrhine second upper molars. Values derived from the various software packages were compared for distributional consistency and correlation. Where appropriate, formulae for conversion between like measures calculated on different software platforms were developed. RESULTS: When compared with the same measurement across software, OPCR, OR, and slope were all highly correlated. However, only OR demonstrated distributional consistency (i.e., nearly consistent mean, median, max, and min). Slope and OPCR were both higher when calculated by molaR as compared to Surfer Manipulator and ArcGIS calculations, conversion formulae are provided for these measures. DNE is only weakly correlated with angularity; but is correlated with orientation patch count across taxa. DISCUSSION: We explore why there is variation in the dental topography values calculated among the various software packages. The conversion formulae provided in this work will make possible direct comparisons among studies conducted across multiple research groups.
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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 | 0,026 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».