{rfName}
A

Indexat a

Llicència i ús

Altmetrics

Grant support

A.D.B. is funded by the Marti i Franques fellowship programme (number 2020pmf-pipf-43); A.V. was not supported by external fundings for this work.

Anàlisi d'autories institucional

Del Bove, AntoniettaAutor o coautor
Compartir
Publicacions
>
Article

A Generalised Neural Network Model to Estimate Sex from Cranial Metric Traits: A Robust Training and Testing Approach

Publicat a:Applied Sciences-Basel. 12 (18): - 2022-09-01 12(18), DOI: 10.3390/app12189285

Autors: Del Bove, A; Veneziano, A

Afiliacions

Inst Catala Paleoecol Humana & Evolucio Social IP, Edifici W3,Campus Sescelades URV,Zona Educ 4, Tarragona 43007, Spain - Autor o coautor
Univ Cambridge, Dept Archaeol, Downing St, Cambridge CB2 3DZ, England - Autor o coautor
Univ Rovira & Virgili, Dept Hist & Hist Art, Avinguda Catalunya 35, Tarragona 43002, Spain - Autor o coautor

Resum

Featured Application The method presented can be used to estimate sex attributes from a small set of cranial metric traits. The morphology of the human cranium allows for reconstructing important information about the identity of an individual, such as age, ancestry, sex, and health status. The estimation of sex from morphology is a key component of the work of physical anthropologists, and in the last decade, the field has witnessed an increase in the use of novel algorithm-based methodologies to tackle the aforementioned task. Nevertheless, several limitations (e.g., small training/testing sample size, training-test data relatedness, limited population inclusiveness, overfitting) have hampered the application of such methods as a standardised procedure in the field. Here, we propose a population-inclusive protocol for estimating sex from a small set of cranial metric traits (10 measurements) based on a neural network architecture trained to maximise the probability of sex attribution and prevent overfitting. The cross-validation returned an accuracy of 86.7% +/- 0.02% and log loss of 0.34 +/- 0.03. The protocol developed was tested on data unrelated to that of the training and validation phase and returned an estimated accuracy of 84.3% and log loss of 0.348. The model and the related code to use it are made publicly available.

Paraules clau
AccuracyAgeDimorphismHuman craniumNeural network analysisPhysical anthropologyPopulationsProtocolSampleSexual dimorphismSkulls

Indicis de qualitat

Impacte bibliomètric. Anàlisi de la contribució i canal de difusió

El treball ha estat publicat a la revista Applied Sciences-Basel a causa de la seva progressió i el bon impacte que ha aconseguit en els últims anys, segons l'agència WoS (JCR), s'ha convertit en una referència en el seu camp. A l'any de publicació del treball, 2022, es trobava a la posició 42/90, aconseguint així situar-se com a revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoria Engineering, Multidisciplinary. Destacable, igualment, el fet que la revista està posicionada en el Cuartil Q2 para la agencia Scopus (SJR) en la categoría Engineering (Miscellaneous).

Des d'una perspectiva relativa, i atenent a l'indicador de impacte normalitzat calculat a partir del Field Citation Ratio (FCR) de la font Dimensions, proporciona un valor de: 5.4, el que indica que, comparat amb treballs en la mateixa disciplina i en el mateix any de publicació, el situa com un treball citat per sobre de la mitjana. (font consultada: Dimensions May 2025)

Concretament, i atenent a les diferents agències d'indexació, aquest treball ha acumulat, fins a la data 2025-05-16, el següent nombre de cites:

  • Scopus: 5
  • OpenCitations: 2
Impacte i visibilitat social

Des de la dimensió d'influència o adopció social, i prenent com a base les mètriques associades a les mencions i interaccions proporcionades per agències especialitzades en el càlcul de les denominades "Mètriques Alternatives o Socials", podem destacar a data 2025-05-16:

  • L'ús, des de l'àmbit acadèmic evidenciat per l'indicador de l'agència Altmetric referit com a agregacions realitzades pel gestor bibliogràfic personal Mendeley, ens dona un total de: 19.
  • L'ús d'aquesta aportació en marcadors, bifurcacions de codi, afegits a llistes de favorits per a una lectura recurrent, així com visualitzacions generals, indica que algú està fent servir la publicació com a base del seu treball actual. Això pot ser un indicador destacat de futures cites més formals i acadèmiques. Aquesta afirmació està avalada pel resultat de l'indicador "Capture", que aporta un total de: 19 (PlumX).

Amb una intenció més de divulgació i orientada a audiències més generals, podem observar altres puntuacions més globals com:

  • El Puntuació total de Altmetric: 5.45.
  • El nombre de mencions a la xarxa social X (abans Twitter): 3 (Altmetric).

És fonamental presentar evidències que recolzin l'alineació plena amb els principis i directrius institucionals sobre Ciència Oberta i la Conservació i Difusió del Patrimoni Intel·lectual. Un clar exemple d'això és:

Anàlisi del lideratge dels autors institucionals

Aquest treball s'ha realitzat amb col·laboració internacional, concretament amb investigadors de: United Kingdom.

Hi ha un lideratge significatiu, ja que alguns dels autors pertanyents a la institució apareixen com a primer o últim signant, es pot apreciar en el detall: Primer Autor (Del Bove, Antonietta) .