The Use of Different Statistical Metrics to Detect Physiological Changes in Metal-Overloaded Avian Bone
Notice bibliographique
Résumé
Slag from nickel smelting operations in the Sudbury basin in Ontario, Canada, has become ubiquitous. This material rich in heavy metals - particularly iron - upon ingestion has the potential to effect changes in physiology. In previous work, we analyzed the effects of dietary slag ingestion on several quantitative parameters of the tibio-tarsal bones in pigeons, including density, cortical thickness, bone mineral density, calcium and iron concentrations, Youngs Moduli, and breaking strength. In the present work, we compute the Pearson correlation coefficients for all possible sets of bivariations of the measured parameters for a control group fed a normal diet, and an experimental group fed a slag-based diet. Furthermore, the Pearson distance, which is a metric associated with the degree of clustering between two independent sets of bivariate correlations, was calculated for all corresponding pairs of bivariations. A new metric - the Distance correlation R - is a measure of multivariate correlation which tests for any type of correlation, including linear correlation (or anticorrelation). In analogy to the Pearson distance, we introduce in this work the Distance correlation dR, and a criterion for its statistical significance. On the existing data set, the Distance correlation R was also calculated for all 42 bivariations, and the associated 21 values of dR were computed. In the control group, the Pearson correlation revealed an anticorrelation between cortical thickness and breaking strength. In the experimental group, the metric revealed a correlation between breaking strength and bone mineral density, and an anticorrelations between: i) Youngs Moduli and iron concentration, and ii) between cortical thickness and bone mineral density. Significant Pearson distances between: i) cortical thickness vs. breaking strength, ii) cortical thickness vs. bone mineral density, iii) density vs. bone mineral density, and iv) breaking strength vs. bone mineral density, were indicative of fundamental changes in bone physiology in the experimental group. The Pearson distance metric was thus effective in detecting physiological changes associated with the presence of metal overload in bone. The Distance correlation R revealed a significant correlation between cortical thickness and breaking strength in the control group, and between the calcium and iron concentrations in the experimental group. The dR metric revealed significant loss in correlation between calcium concentration and bone mineral density in the experimental group. In summary, the statistical metrics used - and introduced in this work - are efficacious in detecting physiological changes in metal-overloaded bone.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».