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Enregistrement W206138794 · doi:10.1520/jfs15159j

Forensic Dental Identifications in the Greater Houston Area

2001· article· en· W206138794 sur OpenAlexaff
VF Delattre

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical Examiner
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForensic dentistryForensic engineeringEngineeringMedicineDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to confirm the identity of the deceased, 1.7% of the deaths (162 cases) evaluated at the Harris County Medical Examiner's Office during the time period of this study required a forensic dental evaluation. Data were collected and analyzed. The manner of death was ranked in order as follows: 30% homicide; 20% accident of various types other than motor vehicle accidents; 18% motor vehicle accidents; 16% remain undetermined; 9% natural causes; and 7% suicide. The cause of death was: 24% asphyxia, smoke inhalation, or thermal burn injuries; 23% blunt-force trauma; 18% miscellaneous causes of death; 15% undetermined; 13% gun shot wounds; and 7% asphyxia. The condition of the remains were: 38% charred or incinerated; 31% decomposing; 18% skeletal remains; 6% "fresh" or recently deceased; 4% fragmented; and 3% severely beaten or mangled with displacement of the maxillomandibular region, complicating the dental identification procedure. The gender was: 62% male; 34% female; and 4% undetermined. The race was: 55% Caucasian; 19% Hispanic; 14% black; 1% Asian; and 11% undetermined. The age was: 2% from 0 to 10 years of age; 9% from 11 to 20; 21% from 21 to 30; 18% from 31 to 40; 13% from 41 to 50; 8% from 51 to 60; 5% from 61 to 70; 4% from 71 to 80; 1% from 81 to 90; and 19% undetermined. Further evaluation of these and future dental identification cases will provide valuable data to help prepare the forensic dentist for the wide variety of cases that must be evaluated in the course of their careers.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil0,991

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 technologies0,0010,021
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,215 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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