Stature estimation in male and female populations of India and Nigeria depending on other anthropometric parameters using multiple regression analysis
Notice bibliographique
Résumé
In cases of mass disasters, accidents, or criminal investigations where the identity of victims is unknown certain basic anthropological parameters are helpful in ascertaining these like race, sex, age and stature. Estimating stature using multiple body measurements such as shoulder breadth, foot length, thigh length, and knee height is a common approach in anthropometry and forensic anthropology. The presence of sex and population differences in anthropometric indicators allows these measurements to be used not only to estimate the stature of an individual, but also to determine sex, different races or populations based on skeletal remains. The purpose of the study is to develop and practically verify the work of regression equations for estimating stature depending on other anthropometric indicators of men and women of two ethnically diverse populations. For this study, anthropometric data were gathered from two distinct population groups: Indian (n=102) and Nigerian (n=205). Basic demographic details along with measurements of shoulder breadth, sitting shoulder height, sitting foot length, sitting knee height, and sitting thigh length were obtained using standardized techniques as per the established anthropometric protocols. Statistical analysis was performed using appropriate software packages such as SPSS, R, or SAS. The multiple regression method was used to estimate body length depending on other anthropometric indicators. As a result of the conducted multiple linear regression analysis, reliable relationships between stature and specific anthropometric measurements in Nigerian and Indian men and women were established. It was found that stature is highly likely to depend on knee height in a sitting position in Nigerian women (R2=0.531, p<0.001), as well as hip length, foot length, and shoulder height in a sitting position in Indian men (R2=0.725, p <0.001). Stature in Indian women reliably depends on hip length and foot length in a sitting position, and in Nigerian men - on hip length, foot length, shoulder width and shoulder height in a sitting position, but the regression equations have a coefficient of determination less than 0.5 (respectively, R2=0.463, p<0.001 and R2=0.405, p<0.001) and therefore do not have much significance for forensic purposes. Additional groups (30 people for each category) were used to test the obtained regression equations. The high correlation coefficients (0.6
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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) | 0,001 | 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 ».