Notice bibliographique
Résumé
Veterinary forensic pathology is emerging as a distinct discipline, and this special issue is a major step forward in establishing the scientific basis of the discipline. A forensic necropsy uses the same skill set needed for investigations of natural disease, but the analytical framework and purpose of forensic pathology differ significantly. The requirement of legal credibility and all that it entails distinguishes the forensic from routine diagnostic cases. Despite the extraordinary depth and breadth of knowledge afforded by their training, almost 75% of veterinary pathologists report that their training has not adequately prepared them to handle forensic cases. Many veterinary pathologists, however, are interested and willing to develop expertise in the discipline. Lessons learned from tragic examples of wrongful convictions in medical forensic pathology indicate that a solid foundation for the evolving discipline of veterinary forensic pathology requires a commitment to education, training, and certification. The overarching theme of this issue is that the forensic necropsy is just one aspect in the investigation of a case of suspected animal abuse or neglect. As veterinary pathologists, we must be aware of the roles filled by other veterinary forensic experts involved in these cases and how our findings are an integral part of an investigation. We hope that the outcome of this special issue of the journal is that veterinary pathologists begin to familiarize themselves with not only forensic pathology but also all aspects of veterinary forensic science.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».