MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2792204871 · doi:10.1111/1556-4029.13759

Analysis of Class Characteristics of Reciprocating Saws<sup>,</sup>

2018· article· en· W2792204871 sur OpenAlexaff
Jacqueline Berger, James T. Pokines, Tara L. Moore

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical ExaminerFowler Kennedy Sport Medicine Clinic
Organismes subventionnairesSchool of Medicine, Boston University
Mots-clésReciprocating motionStriationPlungerOdocoileusMaterials scienceComputer scienceArtificial intelligenceBiologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Criminal dismemberment is accomplished using a variety of tools and frequently used to dispose or facilitate the transport of human remains in an attempt to hinder forensic investigation. The present research examined features that may differentiate cuts made in bone by various commercially available reciprocating saw blades. The partial limbs of adult white-tailed deer (Odocoileus virginianus) were used as a proxy for human remains and were cut using five reciprocating saw blades and a hand-powered hacksaw. The resulting false start and complete kerfs were examined macroscopically and microscopically. Kerf characteristics in which significant differences (p ≤ 0.05) between reciprocating blades were noted including minimum kerf width, kerf false start shape, presence of cut surface drift and harmonics, exit chipping size, and striation regularity. Interblade differences generally reflect class characteristics previously established for hand-powered blades. The present research may aid in the identification of reciprocating saw use in forensic contexts.

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)0,001
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 enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,043
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Forensic SciencesMême sujetForensic Anthropology and Bioarchaeology StudiesTravaux en français237 207