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Enregistrement W2953040380 · doi:10.1007/s00414-019-02074-5

Pigs vs people: the use of pigs as analogues for humans in forensic entomology and taphonomy research

2019· review· en· W2953040380 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Legal Medicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForensic Entomology and Diptera Studies
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForensic entomologyTaphonomyForensic scienceCadaverForensic anthropologyBiologyZoologyContext (archaeology)AnatomyEcologyArchaeologyGeographyPaleontologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,202 · 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