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Enregistrement W1592252780 · doi:10.1111/j.1556-4029.2012.02070.x

The Use of Crossover Immunoelectrophoresis to Detect Human Blood Protein in Soil from an Ambush Scene in Kosovo*<sup>,†</sup>

2012· article· en· W1592252780 sur OpenAlexfundno aff
Hugh Tuller, Rebecca Saunders

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueForensic and Genetic Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMuseum of Natural Science, Louisiana State UniversityUniversity of CalgaryLouisiana State University
Mots-clésHuman bloodImmunoelectrophoresisForensic scienceBiologyMedicineChemistryVeterinary medicineAntibodyImmunologyPhysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the survivability of human blood proteins in soils from a year and a half old ambush scene in Kosovo. A total of 72 soil samples were collected, a number of which were directly associated with bone fragments or bullet projectiles. The samples were examined using crossover immunoelectrophoresis (CIEP) to determine the presence of blood protein and species affiliation. Human blood proteins were identified in 44 of the 72 samples (61%) with the majority of the positive observations (29 of 44) found 0.0-4.5 cm below ground surface (65%). Chi-squared and two-sample difference of proportions tests confirmed significant differences between samples with and without associated physical evidence and the presence and depth of human blood proteins. While DNA has largely replaced immunological analysis in forensic analyses, our results suggest that in particular situations, CIEP may still be a valuable tool in criminology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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