Notice bibliographique
Résumé
You are a medical student in 1820, training in anatomy has now become a prerequisite to graduation but there are limited cadavers available for dissection. Could you be a body snatcher? What about if you only took unclaimed bodies? What if you didn’t actually excavate, just helped drive the wagon? What would be your conditions before you would turn to a life of crime? Keep in mind that just by “borrowing” the occasional body you would provide yourself with ample opportunities to learn anatomy and also easily afford your tuition.
 If you do decide to go ahead and become a body snatcher you’re going to have to learn the classic modus operandi employed by the best in the business. 
 First of all you want to do some daytime reconnaissance by attending the burial to see if any booby traps are being set for potential body snatchers. Next, you return at night with a wagon and drop two men off at the burial site. They then start digging a 3’X3’ hole until they hit the coffin. The body is carefully extracted and any identifying clothing or jewelry is removed and put back in the coffin before being reburied.
 Now you might be worried about retribution but you really don’t have much to fear. Townsfolk have been known to protest in front of medical schools but you’d have to deal with this even if you weren’t a body snatcher. If you end up going to court the worst that would happen is a fine that you could easily pay off by stealing another body or two. 
 Highet MJ. 2005. Body snatching and grave robbing: bodies for science. History and Anthropology 2005; 16(4):415-440.
 MacGillivray R. Body snatching in Ontario. CBMH/BCHM 1988; 5:51-60. 
 Ross I, Ross CU. Body snatching in 19th Century Britain: from exhumation to murder. British Journal of Law and Society 1979; 6(1):108-118.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».