Étude paléopathologique préliminaire à travers l'analyse macroscopique et scanographique : exemple du cimetière St. Matthew, ville de Québec (1771-1860)
Bibliographic record
Abstract
Sachant que plusieurs maladies entrainent des lésions qui ne sont pas toujours observables à l’oeil, cette étude préliminaire en paléopathologie humaine utilise une approche complémentaire issue de l’imagerie médicale, le ct-scan, afin de fournir des diagnostics plus précis. L’objectif est donc de tester ici l’efficacité et les limites de l’analyse scanographique durant l’analyse de spécimens archéologiques. Un échantillon de 55 individus a été sélectionné à partir de la collection ostéologique provenant du cimetière protestant St. Matthew (ville de Québec, 1771 – 1860). Une analyse macroscopique et scanographique complète a alors été effectuée sur chaque squelette. Les observations macroscopiques ont consisté à enregistrer une dizaine de critères standardisés par la littérature de référence en lien avec des manifestations anormales à la surface du squelette. Les ct-scans ont été réalisés à l’Institut National de la Recherche Scientifique de la Ville de Québec avec un tomodensitomètre Somatom de Siemens (définition AS+ 128). Les données scanographiques ont permis d’enregistrer une série de critères complémentaires sur la structure interne de l’os (amincissement/épaississement de la corticale, variation de densité, etc.) Selon la méthode du diagnostic différentiel, des hypothèses ou diagnostics ont été proposés. Ils sont principalement basés sur les critères diagnostiques mentionnés dans les manuels de référence en paléopathologie, mais aussi à l’aide de la littérature clinique et l’expertise de médecins. Les résultats présentés ici supportent que: 1) Dans 43% des cas, les données scanographiques ont apporté des informations essentielles dans la diagnose pathologique. Cette tendance se confirme en fonction de certaines maladies, mais pas d’autres, car certains diagnostics ne peuvent se faire sans la présence de tissus mous. 2) La distribution spatiale de la plupart des lésions varie selon les régions anatomiques, aussi bien en macroscopie qu’en scanographie. 3) Certains types de maladie semblent associés à l’âge et au sexe, ce qui est conforté par la littérature. 4) Cette recherche démontre aussi que le processus de diagnose nécessite, dans 38% des cas, une analyse complémentaire (ex. histologie, scintigraphie, radiographie) pour préciser le diagnostic final.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".