Inter-rater reliability of stress signatures in exfoliated primary dentition - Improving scientific rigor and reproducibility in histological data collection
Notice bibliographique
Résumé
Accentuated Lines (ALs) in tooth enamel can reflect metabolic disruptions from physiological or psychological stresses during development. They can therefore serve as a retrospective biomarker of generalized stress exposure in archaeological and clinical research. However, little consensus exists on when ALs are identified and inter-rater reliability is poorly quantified across studies. Here, we sought to address this gap by examining the reliability of accentuated (AL) markings across raters, in terms of both the presence versus absence of ALs and their intensity (HAL= Highly Accentuated, MAL= Mildly Accentuated, RL= Retzius Line). Ratings were made and compared across observers (with different levels of experience) and pairs of raters (who agreed on AL coding through consensus meetings) (N = 15 teeth, eight observers). Results indicated that more experience in AL assessment does not necessarily produce higher reliability between raters. Most disagreements in intensity ratings occurred in categories other than HAL. Furthermore, when AL assessment was performed by pairs of raters, reliability was significantly higher than individual assessments (Gwet's AC1 = 0.28 to 0.56 for line presence assessment; Gwet's AC1 = 0.48 to 0.64 for line intensity assessment). Based on these results, we recommend a workflow called IRRISS (Improving Reliability and Reporting In Scoring of Stress-markers) to increase rigor and reproducibility in histological analysis of dental collections. The introduction of IRRISS is well-timed, given the surge in studies of teeth occurring across anthropological, epidemiological, medical, forensic, and climate research fields.
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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 | 0,199 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».