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Enregistrement W4408933868 · doi:10.1080/00085030.2025.2483069

Sex diagnosis by mesiodistal distances in permanent canines from Mexican population

2025· article· en· W4408933868 sur OpenAlexvenueno aff
Ivet Gil-Chavarría, N. Sofía Huerta-Pacheco, Chantal Loyzance, Mirsha Quinto‐Sánchez

Notice bibliographique

RevueCanadian Society of Forensic Science Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationGeographyDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sex diagnosis by teeth is challenging in forensic cases in Mexico; it must involve the collaboration of experts to assist in the reconstructive identification process in cases where only dental evidence is available. Through a multidisciplinary approach (odontology, anthropology, and statistics), this study aims to analyze the reliability of mesiodistal (MD) distance in vestibular view at the incisal third in permanent canines from dental models with known data to generate a specific reference in the diagnosis sex for the Mexican population. Intra and interobserver tests of the measures recorded by four observers were used. Additionally, parametric statistical methods (descriptive statistics, confidence intervals, and logistic regression models) were employed to identify the relationship between distance and sex differences. The analysis demonstrated more significant dimorphism in the left maxillary and left and right mandibular canines, and results showed a 95% confidence interval; it was determined for the MD distances. Our study generates another tool to guide how to help discrimination between females and males (biological sex) in reconstructing the Mexican population’s biological profile. This article proposes multidisciplinary forensic practice without the borders and delimited scope of each area; the identification of people in Mexico is a national problem that requires joint disciplines or team collaboration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,018
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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