Notice bibliographique
Résumé
The rise of forensic pathology in human medicine has greatly contributed to the administration of justice, public safety and security, and medical knowledge. However, the evolution of human forensic pathology has been challenging. Veterinary forensic pathologists can learn from some of the lessons that have informed the growth and development of human forensic pathology. Three main observations have emerged in the past decade. First, wrongful convictions tell us to use a truth-seeking stance rather than an a priori "think dirty" stance when investigating obscure death. Second, missed homicides and concealed homicides tell us that training and certification are the beginning of reliable forensic pathology. Third, failure of a sustainable institutional arrangement that fosters a combination of service, research, and teaching will lead to stagnation of knowledge. Forensic pathology of humans and animals will flourish, help protect society, and support justice if we embrace a modern biomedical scientific model for our practice. We must build training programs, contribute to the published literature, and forge strong collaborative institutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».