An assessment and comparison of third molar development in relation to chronological age in a Western Australian and a South Indian population
Notice bibliographique
Résumé
[Truncated abstract] In a forensic investigation the estimation of age at death is an important step towards the identification of unknown human skeletal remains. An accurate estimation of age will significantly narrow the field of possible matching identities. In order to achieve this, there are many skeletal methods available to the forensic odontologist and anthropologist, including assessment of skeletal and dental maturation (in the juvenile age range). However, the rate of skeletal maturation can be affected by environmental factors that include poor nutrition and illness. Dental development, however, is under strict genetic control and is strongly correlated to chronological age. This makes teeth a reliable age marker for assessment in forensic investigations. There are many published methods for evaluating and quantifying dental maturation in order to estimate personal age. One of the more widely applied methods was first described in 1973 by Demirjian and Goldstein, who studied French-Canadian children. The present study applies a modification of that method to statistically quantify the timing of third molar mineralization in a Western Australian and South Indian population. The primary aim is to evaluate how accurately age can be estimated using the third molars, to assess ethnic differences in mineralization rates, and to formulate population specific standards for age estimation using this tooth. Comparisons between sexes, upper and lower arches and side differences (within and between populations) are made to provide statistically usable reference data of mineralization rates in the third molars specific to Western Australia and South India. In addition, the degree of third molar agenesis is assessed in both populations...
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».