Inter- and intra-observer variation in phytolith morphometry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Archaeobotanists and palaeoecologists use geometric morphometrics extensively to identify plant opal phytoliths. Particularly when applied to assemblages of phytoliths from concentrations retrieved from closed contexts, morphometric data from archaeological phytoliths compared with similar data from reference material can allow taxonomic attribution. Observer variation is one aspect of phytolith morphometry that has received little attention but might be an important source of error and a potential cause of misidentification of plant remains. SCOPE: To investigate inter- and intra-observer variation in phytolith morphometry, eight researchers (observers) from different laboratories measured 50 samples each from three phytolith morphotypes (Bilobate, Bulliform flabellate and Elongate dendritic) three times, under the auspices of the International Committee for Phytolith Morphometrics (ICPM). METHODS: Data for 17 size and shape variables were collected for each phytolith by manually digitizing a phytolith outline (mask) from a photograph, followed by measurement of the mask with open-source morphometric software. KEY RESULTS: Inter-observer variation ranged from 0 to 23 % difference from the mean of all observers. Intra-observer variation ranged from 0 to 9 % difference from the mean of individual observers per week. Inter- and intra-observer variation was generally higher among inexperienced researchers. CONCLUSIONS: Scaling errors were a major cause of variation and occurred more with less experienced researchers, which is likely to be related to familiarity with data collection. The results indicate that inter- and intra-observer variation can be reduced substantially by providing clear instructions for and training with the equipment, photograph capturing, software, data collection and data cleaning. In this paper, the ICPM provides recommendations to minimize variation. Advances in automatic data collection might eventually reduce inter- and intra-observer variation, but until this is common practice, the ICPM recommends that phytolith morphometric analyses adhere to standardized guidelines to assure that measured phytolith variables are accurate, consistent and comparable between different researchers and laboratories.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».