A Method to Interpolate Osteon Volume Designed for Histological Age Estimation Research
Notice bibliographique
Résumé
Aging adult skeletal material is a crucial component of building the biological profile of unknown skeletal remains, but many macro- and microscopic methods have challenges regarding accuracy, precision, and replicability. This study developed a volumetric method to visualize and quantify histological remodeling events in three dimensions, using a two-dimensional serialized approach that applied circular polarizing microscopy and geographic information systems protocols. This approach was designed as a tool to extend current histological aging methodologies. Three serial transverse sections were obtained from a human femoral midshaft. A total sample size of 6847 complete osteons from the three sections was identified; 1229 osteons connected between all sections. The volume of all connected osteons was interpolated using ArcGIS area calculations and truncated cone geometric functions. Each section was divided into octants, and two random samples of 100 and of 30 connected osteons from each octant were generated. Osteon volume was compared between the octants for each random sample using ANOVA. Results indicated that the medial aspect had relative uniformity in osteon volume, whereas the lateral aspect showed high variability. The anterolateral-lateral octant had significantly smaller osteon volume, whereas the posterior-posterolateral octant had significantly larger osteon volume. Results also indicated that a minimum of 100 osteons is statistically more robust and more representative of normal osteon distribution and volume; the use of 30 osteons is insufficient. This research has demonstrated that osteon volume can be interpolated using spatial geometry and GIS applications and may be a tool to incorporate into adult age-at-death estimation techniques.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,012 |
| 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) | 0,000 | 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 ».