Analysing knot evidence: associating innate habits with sophisticated tying tasks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most ligature cases feature everyday, innately-tied Overhand Knots, Half Hitches and Half Knots. These knots are the result of habitual behaviour and individual tiers demonstrate consistency, except when certain contextual factors come into play. This survey focussed on comparing the chiralities of basic knots to those of Figure Eight Knots, which occur in case evidence and require similar tying actions. It is important to note that real-world Figure Eights are oriented relative to their working ends and are therefore chiral, whereas topological Figure Eights have no ends and are amphichiral. Data summarizing the tying habits of 184 survey respondents were collected and analysed. The majority of volunteers surveyed tied common Overhand Knots and Figure Eights of equal chirality, consistently or nearly consistently, irrespective of any general learning effect. A minority tied knots of opposite chirality. The knots tied by the remaining respondents varied, and the data suggested a potentially complex pattern which may be related to previous findings. Similar but less pronounced patterns were exhibited in the Half Hitch and Half Knot data. This information could be useful when analysing case evidence and making links to suspect samples, provided cautious attention is paid to context and knot function.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».