The Andronowski Skeletal Collection for Histological Research: A Modern Anatomical Contribution
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Andronowski Skeletal Collection for Histological Research (ASCHR) comprises the fastest-growing documented modern human skeletal collection in the world developed specifically for histological and imaging research. Initiated in 2017 by Dr. Janna M. Andronowski, the ASCHR provides a resource for the study of skeletal microarchitectural variability with advancing age and between the sexes. The primary objective is to use this unique skeletal archive for histological and imaging research, with the goal of furthering knowledge of human bone biology. Bone procurement has focused on two sites commonly used in histological age-at-death estimation in anthropology: the mid-shaft sixth rib and femoral mid-shaft. The ASCHR consists of over 1200 bone samples from 621 individuals and thousands of imaging files, with age-at-death ranging from 15–105 years. Additional information collected about ASCHR donors includes occupational history; alcohol, tobacco, and drug use history; a health questionnaire; and cause and manner of death. The ASCHR offers a novel opportunity to devise regression formulae for histological age-at-death estimation and answer questions concerning age-related microarchitectural changes and biomechanical processes. It further serves as a skeletal reference database for researchers from various disciplines, including medicine, anthropology, and the biological sciences. Here, we describe the background of the collection, ethical considerations, bone procurement processes, demographic composition, and existing imaging and histological data available to researchers. Our primary aims are to (1) introduce the scientific community to ASCHR, (2) present descriptive and demographic information regarding the collection, and (3) encourage collaboration among national and international researchers interested in human skeletal biology.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,015 | 0,042 |
| 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 découle