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Enregistrement W4405822422 · doi:10.1002/jmor.70017

Modifiable Clinical Dental Impression Methods to Obtain Whole‐Mouth and Detailed Dental Traits From Vertebrates

2024· article· en· W4405822422 sur OpenAlexaff
Johannes Nicolaus Wibisana, Ray A. Sallan, Towa Ota, Pavel Puchenkov, Tai Kubo, Lauren Sallan

Notice bibliographique

RevueJournal of Morphology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOkinawa Institute of Science and Technology Graduate University
Mots-clésDentitionBiologyContext (archaeology)VertebrateImpressionFish <Actinopterygii>AnatomyEvolutionary biologyComputer sciencePaleontologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dental impressions, developed for accurate capture of oral characteristics in human clinical settings, are seldom used in research on nonlivestock, nonprimate, and especially nonmammalian vertebrates due to a lack of appropriate tools. Studies of dentitions in most vertebrate species usually require euthanasia and specimen dissection, microCT and other scans with size and resolution tradeoffs, and/or ad-hoc individual impressions or removal of single teeth. These approaches prevent in-vivo studies that factor in growth and other chronological changes and separate teeth from the context of the whole mouth. Here, we describe a non-destructive method for obtaining high-resolution dentition-related traits that can be used on both living animals and museum specimens for almost all vertebrates, involving a customizable and printable dental impression tray. This method has repeatedly and accurately captured whole-mouth morphology and detailed features at high resolution in the living non-teleost actinopterygian fish, Polypterus senegalus, in a laboratory setting. It can be used for comparative morphology and to observe temporal changes such as the presence of microwear, tooth replacement rates, and occlusal and morphological changes through ontogeny.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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