Infracranial Epigenetic Variation and the Identification of Unknown Human Skeletal Remains
Notice bibliographique
Résumé
After a potential match pool has been narrowed using the biological profile, forensic anthropologists often rely on the presence of qualitative skeletal traits for distinguishing between individuals via antemortem–postmortem comparison. This study establishes the epigenetic etiology of several such traits and examines the contribution of the following traits to forensic identification: suprascapular notch, suprascapular foramen, manubrial cleft, manubrial aperture, sternal cleft, sternal aperture, xiphoidal aperture, double-ended xiphoid process, triple-ended xiphoid process, bifid rib, butterfly vertebra, spina bifida occulta, missing transverse process of the first lumbar vertebra (L1), spondylolysis, and sacralization of the fifth lumbar vertebra (L5). Trait frequencies were calculated in totality and according to sex, age, and side occurrence. A sample of 429 (n = 429) individuals were examined from the Bass Donated Skeletal Collection, University of Athens Human Reference Collection, Institute of Forensic Medicine at the University of Zurich, and the New Mexico Decedent Image Database. All traits were determined to be rare (i.e., <10% frequency), except for the suprascapular notch, double-ended xiphoid, and xiphoidal foramen; these traits should not be used for identification purposes. Manubrial aperture, sternal cleft, butterfly vertebrae, and missing transverse processes have the highest utility for identification. Only spondylolysis demonstrated a statistically significant difference between the sexes. Butterfly vertebrae and sacralization of L5 demonstrated a moderate relationship with age. No side or intertrait associations were observed. Consideration of these parameters will allow one to refine the biological profile and provide more accurate conclusions to be drawn regarding trait frequencies in a given population.
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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 | 0,001 | 0,089 |
| 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 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 ».