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Enregistrement W2157057617 · doi:10.1111/j.1556-4029.2012.02177.x

Patterns of Trauma Induced by Motorboat and Ferry Propellers as Illustrated by Three Known Cases from Rhode Island*

2012· article· en· W2157057617 sur OpenAlexaff
Dominique Semeraro, Nicholas V. Passalacqua, S. J. K. Symes, Thomas Gilson

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical Examiner
Organismes subventionnairesRhode Island Department of Health
Mots-clésBluntPropellerBlunt traumaForensic anthropologyMedicinePolytraumaConsistency (knowledge bases)Forensic engineeringManner of deathTrauma careSurgeryPoison controlInjury preventionMedical emergencyEngineeringHistoryComputer scienceArchaeologyMarine engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding patterns of trauma is important to determining cause and manner of death. A thorough evaluation of taphonomy, trauma, and bone fracture mechanisms is necessary to reconstruct the circumstances of the death. This study examines the skeletal trauma caused by boat propeller strikes in terms of wound characteristics and location based on three cases from Rhode Island. These case studies review the traumatic characteristics caused by propeller injuries and highlight the anatomic regions most likely to sustain skeletal trauma. With this information, investigators may be able to identify propeller trauma even in severely decomposed remains. The discussion of boat propeller trauma also raises issues regarding how forensic anthropologists and forensic pathologists classify trauma (specifically blunt force vs. sharp) and highlights semantic issues arising in trauma classification. The study also discusses why these propeller cases should be classified as blunt trauma rather than sharp or chop/hack trauma. Ultimately, the authors urge consistency and communication between pathologist and forensic anthropologists performing trauma analyses.

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)0,000
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 enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,010
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations18
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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