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Enregistrement W2972791493 · doi:10.1101/770677

The occasional perils of reflection (across the midline; in geometric morphometrics)

2019· preprint· en· W2972791493 sur OpenAlexaff
David C. Katz

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMorphological variations and asymmetry
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCraniaLandmarkMorphometricsReflection (computer programming)Sagittal planeSample (material)ReplicateVariation (astronomy)LimitingGeometryComputer scienceArtificial intelligenceMathematicsAnatomyBiologyPhysicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Manually collecting landmark data on a large biological sample takes a long time. Several options exist to speed data collection, though each strategy introduces problems or raises concerns of its own. For bilaterally symmetric structures (e.g., crania), some recent papers recommend limiting landmark collection to one side and the midline, then “mirror-reflecting” landmarks across the midline to produce an approximation of the true bilateral configuration. However, where the midline is narrow relative to the bilateral anatomy, net midline landmark deviations from the mid-sagittal axis or plane will distort the mirror-reflected configuration. Here, I test whether this is a substantive concern at the scale of real biology. To do so, I simulate small amounts of mediolateral error on the mean shape from a sample of human mandibles ( n = 178), then compare the distribution of simulated forms to variation in the data. I also test how faithfully mirror-reflected configurations replicate bilateral shape and size relationships. In both analyses, midline deviations from symmetry create striking distortions. I go on to show that incorporating a small number of landmarks from the opposite side of the mandible produces far more accurate estimates of bilateral shape than does mirror reflection. Mirror reflection is clearly inappropriate for these data and is likely suspect in all cases of narrow midline morphology.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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