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Enregistrement W2605777400 · doi:10.23907/2012.019

Intent in Manner Determination

2012· article· en· W2605777400 sur OpenAlexaff
William R. Oliver

Notice bibliographique

RevueAcademic Forensic Pathology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutopsy Techniques and Outcomes
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical Examiner
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolition (linguistics)Variation (astronomy)CertaintyTask (project management)Medical practicePsychologyMedical examinerFunction (biology)Association (psychology)MedicineSocial psychologyFamily medicineHuman factors and ergonomicsMedical emergencyPoison controlEpistemologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Manner of death determination is a basic and traditional task for medical examiners. Though it has a history spanning centuries, many facets of manner determination continue to be problematic. Few issues are more vexing than the difficulties in determining intent. A survey of members of the National Association of Medical Examiners was performed to determine current practice and attitudes about the use of intent in manner determination. There were 168 completed responses, representing an approximately 20% response rate. The results reveal significant variation. While the concept of “volition” as distinct from “intent” has been common for over a decade, less than 60% of respondents made the distinction in their practice. There was also wide variation in the degree of certainty practitioners noted they used when determining manner with peaks at between 51-60% and 95-99%. Some of this represents real uncertainty in manner determination and some represents cultural and regional differences in practice. The variation and uncertainty in these determinations has led some to suggest that this role be abandoned. However, the statistical, policy, and cultural need for these determinations dictate that the function will be performed even if abandoned by the medical examiner community. Medical examiners are uniquely positioned and trained to fill this need, and should continue to do so.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,018
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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