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Enregistrement W1510549050 · doi:10.1520/jfs14642j

Ground Penetrating Radar Surveys to Locate 1918 Spanish Flu Victims in Permafrost

2000· article· en· W1510549050 sur OpenAlexaff
J. Les. Davis, J A Heginbottom, A. P. Annan, Rod S. Daniels, B. P. Berdal, Tom Bergan, Kirsty E. Duncan, Peter K. Lewin, John Oxford, Noel A. Roberts, J.J. Skehel, Charles R. Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensUniversity of WindsorGeological Survey of CanadaHospital for Sick ChildrenResearch Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Cancer Institute
Mots-clésPermafrostGround-penetrating radarPoison controlRadarGeologyRemote sensingForensic engineeringEngineeringMedical emergencyMedicineOceanographyAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The "Spanish Flu" killed over 40 million people worldwide in 1918. Archival records helped us identify seven men who died of influenza in 1918 and were interred in Longyearbyen, Svalbard, Norway, 1,300 km from the North Pole. Ground Penetrating Radar (GPR) was used successfully, in a high-resolution field survey mode, to locate a large excavation with seven coffins, near the existing seven grave markers. The GPR indicated that the ground was disturbed to 2 m depth and was frozen below 1 m. Subsequent excavation showed that: a) the GPR located the position of the graves accurately, b) the coffins were buried less than 1 m deep, and c) that the frozen ground was 1.2 m deep where the coffins were located. The GPR assisted in planning the exhumation, safely and economically, under the high degree of containment required. Virologic and bacteriologic investigations on recovered tissues may give us an opportunity to isolate and identify the micro-organisms involved in the 1918 influenza and expand our knowledge on the pathogenesis of influenza.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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