Does age estimated from teeth forming in different early life periods show differential discrepancy with known age?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study is to explore growth discrepancies in the dentition of impoverished children and examine how dental development is impacted by environmental influences throughout childhood, thereby identifying which teeth are more sensitive to the effects of biocultural factors and are consequently less useful to predict age. METHODS: Length measurements of developing teeth (deciduous and permanent) were taken from individuals of known age and sex (n = 61) from the Certosa collection, a 19th century skeletal assemblage representing Italian children of low socioeconomic status. Discrepancies between age estimates based on tooth length and chronological age were calculated, and the accuracy and precision of age prediction between earlier forming teeth and later forming teeth were compared. RESULTS: Deciduous teeth produced more precise dental age estimates (mean age discrepancy -0.092 years), while discrepancies between chronological age and age based on developing permanent dentition were larger (-0.628 years). The difference between these discrepancies in age estimates for deciduous and permanent teeth was significant (p < 0.001), indicating that age prediction from deciduous tooth length is more accurate than age predicted using permanent tooth length. CONCLUSION: An increasing variation and delay in tooth length for age reflects increasing susceptibility to biocultural factors, which impacts tooth growth during the course of childhood. Teeth whose development occurs earlier in life are less variable in their growth and provide more accurate estimations of age as a result.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».