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Enregistrement W4313646334 · doi:10.1002/ece3.9710

A simple, low‐cost method to age mammals? An alternative to cementum annuli analysis

2023· article· en· W4313646334 sur OpenAlexaff
Thomas D. Gable, Sean Johnson‐Bice, Steve K. Windels

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and biodiversity studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCementumDental cementumMandibular molarDentistryAge groupsMolarBiologyMedicineDentinDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One of the most common and ubiquitous methods to age mammals is by counting the cementum annuli in molars, premolars, incisors, or canines. Despite the ubiquity and perceived simplicity of the method, cementum annuli analysis can be time‐consuming, expensive, inaccurate, and imprecise, and require specialized equipment. Using beavers ( Castor canadensis ) as a test species, we developed a straightforward method to age mammals that requires little specialized equipment. The method consists of: (1) digitizing longitudinally sectioned teeth and measuring the proportion of tooth surface area comprised of cementum (“proportion cementum”), (2) evaluating the relationship between proportion cementum and specimen age (determined from either known‐age samples or cementum annuli analysis), and (3) using the modeled relationship to estimate the age of other individuals based solely on proportion cementum. The relationship between proportion cementum and age was strongly correlated ( R 2 = .97–.98 depending on observer), similar between observers, and similar between known‐age specimens and those aged via cementum annuli analysis. Using this proportion cementum method, two independent observers accurately predicted the age of 80%–84% of specimens within 0.5 year and 96%–98% within 1 year. We suggest this aging method will likely work with most mammal species given the relatively consistent deposition of cementum throughout mammals' lives and has promise to be a simple and quick alternative to cementum annuli analysis regardless of whether one develops proportion cementum models using known‐age specimens or those aged via alternative methods.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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