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Enregistrement W2055391376 · doi:10.1111/j.1556-4029.2009.01281.x

Personal Identification Using the Frontal Sinus*

2010· article· en· W2055391376 sur OpenAlexafffund
Joanna L. Besana, Tracy L. Rogers

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensGL Chemtec International (Canada)Amgen (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésTraitSuperimpositionIdentification (biology)Matching (statistics)Metric (unit)Statistical powerFrontal sinusPsychologyArtificial intelligencePattern recognition (psychology)Computer scienceCognitive psychologyMachine learningMathematicsStatisticsBiologyAnatomyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The frontal sinuses are known to be unique to each individual; however, no one has tested the independence of the frontal sinus traits to see if probability analysis through trait combination is a viable method of identifying an individual using the frontal sinuses. This research examines the feasibility of probability trait combination, based on criteria recommended in the literature, and examines two other methods of identification using the frontal sinuses: discrete trait combinations and superimposition pattern matching. This research finds that most sinus traits are dependent upon one another and thus cannot be used in probability combinations. When looking at traits that are independent, this research finds that metric methods are too fraught with potential errors to be useful. Discrete trait combinations do not have a high enough discriminating power to be useful. Only superimposition pattern matching is an effective method of identifying an individual using the frontal sinuses.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations72
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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