Biological mortality bias in diaphyseal growth of contemporary children: Implications for paleoauxology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Biological mortality bias is the idea that individuals who comprise skeletal samples (non‐survivors) are a specific subset of the overall population, who may have been exposed to greater stress during life. Because of this, it is possible that studying growth in a skeletal population misrepresents the growth and health of survivors in that population. Using a modern sample, this study investigates whether biological mortality bias in growth may be present in archaeological skeletal samples. Materials and methods Postmortem computed tomography scans of 206 children aged under 13 years were collected from two institutions in the United States and Australia. The sample was separated into children who died from natural causes as proxies for non‐survivors and from accidental causes as proxies for survivors. Differences in long bone length for age were assessed through analysis of covariance (ANCOVA) and z‐score analysis, and these results were compared with studies linking anthropometrics and mortality risk in nonindustrialized societies. Results Differences in growth favoring survivors were greater for girls than for boys and seemed to increase over age. The effect in nonindustrialized societies was 1.5 to 5 times the magnitude of that in our contemporary sample. Conclusions A greater growth delay in girls than in boys has been documented in historical identified collections, and skeletal samples consistently become more stunted relative to modern standards over the course of growth. Our findings on biological mortality bias could explain part of these growth delays and impact interpretations of past ontogenetic environments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,064 |
| 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) | 0,001 | 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 ».