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Enregistrement W3212059380 · doi:10.1080/00085030.2021.1996988

Utilizing foot bones for estimation of sex: a case study from modern Chilean adults

2021· article· en· W3212059380 sur OpenAlexaffvenue
Tanya R. Peckmann, L Robertson, Susan Meek

Notice bibliographique

RevueCanadian Society of Forensic Science Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscriminant function analysisEstimationUnivariateSexual dimorphismPopulationLinear discriminant analysisFoot (prosody)DemographyForensic anthropologyStatisticsMultivariate statisticsDiscriminantFemale sexBiologyGeographyMathematicsMedicineComputer scienceZoologyArtificial intelligenceArchaeologyEngineeringSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The estimation of sex is an important part of building the biological profile for unknown human remains. Many of the bones traditionally used for the estimation of sex are often found fragmented or incomplete in forensic and archaeological cases. The goal of this research is to derive population-specific discriminant functions from the talus, a preservationally favoured bone, for estimation of sex from a contemporary adult Chilean population. Nine parameters were measured from 220 individuals (113 males and 107 females) with age ranges from 15 to 78 years old. All nine tali variables were sexually dimorphic. Population-specific discriminant function equations were generated for use in sex estimation. Overall, the accuracy of sex classification ranged from 64.1% to 79.7% for the univariate analysis, 79.1% to 84.7% for the direct method, and 82.8% for the stepwise method. Comparisons to other populations were made and the results demonstrated the need for population-specific discriminant functions. Overall, the cross-validated accuracies ranged from 50% to 78%. The talus was shown to be useful for sex estimation in the modern Chilean population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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