Stature Estimation from Foot Measurements in Primary Students: A Case Study in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the relationship between foot anthropometric measurements and human stature among primary school students in Bangladesh, aiming to establish reliable anthropometric models for forensic and ergonomic applications. Employing data from 360 children (180 males and 180 females), the study utilizes linear and multiple regression models to establish predictive equations for stature estimation. Foot measurements, including foot length and width for both feet, were recorded with high precision. Results reveal strong correlations between foot dimensions and stature, with foot lengths showing higher predictive accuracy for males, and foot widths being more effective for females. Multiple regression analysis enhances predictive precision, with gender-specific models significantly improving accuracy. The female-specific multiple regression model demonstrated an almost perfect prediction correlation (R = 0.9997), compared to the male model (R = 0.9524). The findings underscore the necessity of using gender-specific equations due to variations in growth patterns and body proportions. This research fills a critical gap in anthropometric studies focused on children and presents practical applications for forensic science and ergonomic design in resource-limited settings. Additionally, it contributes to the standardization of foot dimensions based stature estimation techniques, enhancing their applicability for diverse demographic groups.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».