Accessibility in Bioarchaeology: Methods of 3D Imaging of Entheses
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines accessibility within the field of bioarchaeology in two methods of generating 3D models of human remains, laser scanning and photogrammetry. These were analyzed for the following attributes: cost, time to perform method, ease of use, accuracy, and the utility of these methods in visual grading of entheses. The accuracy category measured such aspects as colouration and texture of the 3D image in comparison to the remains it was modelled after. The entheses on the 3D models were also visually graded to measure how accurately the 3D models could be evaluated using an ordinal method, such as Villotte’s (2006) method of entheseal analysis, in comparison to the same analysis performed with the physical remains. It was found that photogrammetric models were highly accurate at representing the qualitative attributes of the remains (colour, texture, etc.) while being both cost effective and easy to create. The laser scanned models were likewise easy to create, though they were far more expensive, and not qualitatively accurate. However, neither method was sufficiently accurate at entheseal grading. Overall, the aspects of photogrammetry made for a far more accessible method for researchers due to its low costs, ease to implement, and the little time needed for data collection, but it must be done with equipment that can produce higher resolution 3D models.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».