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Enregistrement W2064465157 · doi:10.1111/j.1556-4029.2010.01335.x

The Odontology Victim Identification Skill Assessment System*<sup>,†</sup>

2010· article· en· W2064465157 sur OpenAlexaff
Harry K. Zohn, Sheila Dashkow, Kenneth W. Aschheim, Lawrence Dobrin, Howard S Glazer, Mitchell Kirschbaum, Daniel Levitt, Cecile A. Feldman

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical Examiner
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForensic odontologyIdentification (biology)Competency assessmentMedical educationForensic dentistryTest (biology)MedicinePsychologyForensic engineeringDentistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mass fatality identification efforts involving forensic odontology can involve hundreds of dental volunteers. A literature review was conducted and forensic odontologists and dental educators consulted to identify lessons learned from past mass fatality identification efforts. As a result, the authors propose a skill assessment system, the Odontology Victim Identification Skill Assessment System (OVID-SAS), which details qualifications required to participate on the Antemortem, Postmortem, Ante/Postmortem Comparison, Field, and Shift Leader/Initial Response Teams. For each qualification, specific skills have been identified along with suggested educational pedagogy and skill assessment methods. Courses and assessments can be developed by dental schools, professional associations, or forensic organizations to teach and test for the skills required for dental volunteers to participate on each team. By implementing a system, such as OVID-SAS, forensic odontologists responsible for organizing and managing a forensic odontology mass fatality identification effort will be able to optimally utilize individuals presenting with proven skills.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,274 · 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'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

Citations15
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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