How old are you now? A new ageing method for nonadults based on dental wear
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The main aim of this study is to present a novel method of nonadult (ca. 1–19 years) age‐at‐death estimation using the dental wear of deciduous, mixed deciduous‐permanent, and permanent dentitions, including the incisors, canines, premolars, and first and second molars. The stage‐based method is derived from degrees of dental wear in known‐age ( n = 39) and estimated‐age ( n = 11) nonadults containing 951 teeth from the predominately 19th century cemetery of Middenbeemster, The Netherlands. The need for such a method is warranted in cases where dental development and/or eruption cannot be assessed for age‐at‐death estimation. As well, by establishing a baseline for normal age‐related nonadult tooth wear, users may better document wear that could be due to extramasticatory behaviours. The regression analysis reveals a strong quadratic correlation— F (2, 47) = 555.1, p < .001, R 2 = .95, standard error of the estimate = 1.14, residual sum of squares (RSS) = 68.89, predicted residual error sum of squares (PRESS) = 77.67—between age and wear and multivariate adaptive regression splines ( R 2 = .95, generalised cross validation = 1.67, RSS = 67.68, PRESS = 89.34), which are used to develop an R‐package that users may employ to estimate age‐at‐death from dental wear. The accuracy of this method (78–98%) is evaluated using leave‐one‐out cross‐validation. Analyses of males versus females, deciduous versus permanent, upper versus lower, and anterior versus posterior teeth revealed no apparent reason to warrant separate methods for these groups of separated dentitions. This method fills a disciplinary gap in the understudied area of deciduous and nonadult dental wear and hopes to stimulate much future research. With the R‐package, we also provide the foundation and framework for the development of additional reference populations across different spatiotemporal contexts, to make the method more widely applicable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».