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Enregistrement W4384833948 · doi:10.1002/9781119682691.ch14

The Use of Histology to Distinguish Animal from Human Burnt Bone with Reference to Some Limitations

2023· other· en· W4384833948 sur OpenAlexaffabout
Pamela Mayne Correia, Kalyna Horocholyn, Kassandra Pointer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman boneBone tissueAnatomyHistologyBone cellHard tissueBiologyPathologyMedicineDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Histological analysis of human bone tissue within the field of biological anthropology has had a long tradition for interpreting the bones origin and age, and prior to that within anatomy laboratories. This chapter presents an overview of the common tissue types found in animal bone (including human), and provides some qualitative comparisons for unmodified bone and some quantitative comparisons for unmodified bone. It also presents a case study of burnt bone at three temperatures. The study is drawn from several projects originating in the Department of Anthropology at the University of Alberta. Primary bone tissue can be described by three recognizable types. The first is known as fetal bone and is the earliest bone formed, woven bone. Secondary bone tissue is divided into two types: Haversian systems and non-Haversian lamellar bone. Research on the bone structures in domestic pigs confirms the artiodactyl pattern of predominantly plexiform bone with few scattered secondary osteons.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,186
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,108 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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