Lack of biological mortality bias in the timing of dental formation in contemporary children: Implications for the study of past populations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Biological mortality bias is the idea that individuals who perish (non-survivors) are biologically distinct from those who survive (survivors). If biological mortality bias is large enough, bioarchaeological studies of nonsurvivors (skeletal samples) cannot accurately represent the experiences of the survivors of that population. This effect is particularly problematic for the study of juvenile individuals, as growth is particularly sensitive to environmental insults. In this study, we test whether biological mortality bias exists in one dimension of growth, namely dental development. MATERIALS AND METHODS: Postmortem computed tomography scans of 206 children aged 12 years and younger at death were collected from two institutions in the United States and Australia. The sample was separated into children dying from natural causes as proxies for non-survivors and from accidental causes as proxies for survivors. Differences in the timing of dental development were assessed using sequential logistic regressions between dental formation stages and residual analysis of dental minus chronological age. RESULTS: No consistent delay in age of attainment of dental stages was documented between survivors and non-survivors. Delays between survivors and non-survivors in dental relative to chronological age were greatest for infants, and were greater for females than for males. DISCUSSION: Lack of biological mortality bias in dental development reinforces confidence in juvenile age estimates and therefore in skeletal growth profiles and growth studies. As dental development is known to be less environmentally sensitive than skeletal growth and development, further studies should examine biological mortality bias in long bone length.
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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 | 0,016 |
| 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 ».