Forensic sex classification using cut-off values from cranio-mandibular radiologic parameters
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:In the context of forensic identification, sex determination is the first important step, and the mandible is of particular interest because it shows clear signs of dimorphism.Objectives: The purpose of this investigation was sex classification through the application of several craniomandibular metric variables in a Portuguese adult population.Material and methods: 206 orthopantomographic images (116 females and 90 males) were selected from Portuguese adults aged between 25 and 79 years.From each image, 14 linear variables were measured using ImageJ® software.IBM SPSS® software version 27.0 was applied to analyze data presented as extremes, mean, standard deviation, and median.Statistical methodologies included intra-class analysis, normality test, t-test, Mann-Whitney test, logistic regression, and ROC curve to determine cut-off point and respective sensitivity and specificity of sex classification.Results: Comparing the two sexes, all variables showed significant differences, except for the angular variables.Variables with the best area under ROC curve were height of the right (0.861) and left (0.850) mandibular ramus.Based on the logistic regression, the left coronoid height, right mandible body height, left mandible body height, and right mandible ramus height showed an accuracy level of 83.0%, sensitivity of 86.2%, and specificity of 78.9% in sex classification. Conclusions:The obtained results show identifiable mandibular dimorphism in the measurements of mandibular structures in orthopantomography images.These metric variables allow for the creation of discrimination models between males and females in a Portuguese adult population.
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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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».