Ancestry Variation in the Accuracy of Rogers's Method of Sex Estimation
Notice bibliographique
Résumé
Rogers’s (1999) method of human skeletal sex estimation evaluates morphological variation in four traits of the distal humerus. Although this method has the potential for widespread application in forensic and biological anthropological contexts, previous tests have been unable to replicate Rogers’s initial accuracy rate of 92%. Additionally, the role of ancestry in the accuracy of the method has not been sufficiently explored. This study expands on previous blind tests of Rogers’s (1999) original method, though it differs methodologically from prior studies (Ammer et al. 2019; Falys et al. 2005; Harrison 2017; Horbaly et al. 2019; Rogers 2009; Tallman & Blanton 2019; Vance et al. 2011; Wanek 2002; Watkinson 2012) by explicitly controlling for ancestry (85 American Black and 114 American White individuals, as defined in the Hamann-Todd Osteological Collection), by seriating humeri according to trait expression, and by using logistic regression in addition to chi-square and Fisher’s exact tests for analyzing the results. The findings determined that the method was 67% accurate overall and that correct classifications were 2.03 more likely for American Whites than American Blacks, posing an important consideration for practitioners of this method.
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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 | 0,073 | 0,255 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».