A Cross Sectional Descriptive Study for Estimation of Stature from Foot Length in South Indian Population
Notice bibliographique
Résumé
Identification can be done by a myriad of methods and of them includes the measurement of stature by foot length The Study population includes the faculty and students of a tertiary medical care college and hospital and the residents of a district in South India between the ages group of 21-40 years. 200 members consisting of 100 male and 100 female were chosen by stratified random sampling. The height was measured by using standard height measuring instrument and foot length by a vernier calliper. A highly significant correlation was found between Stature and RFL(r=0.811) with the strength of association being more in males (r=0.677) than females (r=0.592). Ahighly significant correlation was also found between Stature and LFL (r=0.823) with the strength of association again being more in males (r=0.707) than in females (r=0.582). Between the two feet, the stature showed highly significant strong correlation with LFL (r=0.823) 2 when compared to RFL (r=0.811). By comparing the r and r values in different study groups it is seen that pooled sample shows better correlation than individual sex. Regression equations were developed for individual sex and also for the pooled data. Stature showed a highly significant positive correlation with both foot lengths with the RFL exhibiting a slightly stronger association. Regression equation for stature developed in this study with respect to the pooled data exhibited a better goodness of fit for the Left foot length
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».