Indirect evidence for biological mortality bias in growth from two temporo-spatially distant samples of children
Notice bibliographique
Résumé
Biological mortality bias in growth is a challenge to the analysis and understanding of past populations. In this analysis, we address two interrelated aspects of the bias: its potential magnitude in terms of linear growth and the association between height and survivorship. A contemporary sample of 292 children, whose recumbent length was measured at autopsy in Cuyahoga County, USA, was used to quantify the magnitude of mortality bias. Differences between survivors and non-survivors were quantified using t-tests and Cohen's d for effect size. While survivors were consistently taller than non-survivors, the difference did not become significant until after 7 years of age. A historical sample of 656 girls, whose height and weight were measured at admission to a tuberculosis sanitarium, was used to examine the relationship between height, weight, and survivorship. The survivors and non-survivors were compared using t-tests and Cohen's d, and odds of survival were modeled with logistic regression. Surviving girls were consistently taller and heavier than non-surviving girls. However, while taller girls were more somewhat more likely to survive, survivorship was more strongly associated with heavier weight at admission. Taken together, these results suggest that while mortality bias in growth may exist, it may not be large enough to impact interpretations of past population growth patterns. It should be noted that this is the case only if mortality bias does not vary significantly between different populations and if it does not significantly affect dental development.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».