Pigs vs people: the use of pigs as analogues for humans in forensic entomology and taphonomy research
Notice bibliographique
Résumé
Most studies of decomposition in forensic entomology and taphonomy have used non-human cadavers. Following the recommendation of using domestic pig cadavers as analogues for humans in forensic entomology in the 1980s, pigs became the most frequently used model cadavers in forensic sciences. They have shaped our understanding of how large vertebrate cadavers decompose in, for example, various environments, seasons and after various ante- or postmortem cadaver modifications. They have also been used to demonstrate the feasibility of several new or well-established forensic techniques. The advent of outdoor human taphonomy facilities enabled experimental comparisons of decomposition between pig and human cadavers. Recent comparisons challenged the pig-as-analogue claim in entomology and taphonomy research. In this review, we discuss in a broad methodological context the advantages and disadvantages of pig and human cadavers for forensic research and rebut the critique of pigs as analogues for humans. We conclude that experiments using human cadaver analogues (i.e. pig carcasses) are easier to replicate and more practical for controlling confounding factors than studies based solely on humans and, therefore, are likely to remain our primary epistemic source of forensic knowledge for the immediate future. We supplement these considerations with new guidelines for model cadaver choice in forensic science research.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».