Examination of Hacking and Blunt Force Skeletal Trauma
Notice bibliographique
Résumé
Hacking trauma is prevalent in forensic cases involving genocide and dismemberment, but research into the identification of this type of trauma is lacking. The present study examines characteristics of hacking and blunt force skeletal trauma in order to determine if there is a point at which blunt force trauma becomes distinguishable from hacking trauma. Ten implements with a range of blade angles (i.e., the striking surface of the implement) were used in conjunction with a controlled-force hacking device to impact 100 limb bones of white-tailed deer (Odocoileus virginianus). Observations of the trauma included the occurrence and degree of fragmentation, the entrance widths of the impacts, and composite scores of six hacking characteristics, especially the distinctive V-shaped kerf. ANOVA tests and regression analyses were used to assess the relationships between these characteristics and the blade angles. A significant relationship (p-value = 0.011) was found between the composite hacking scores and the blade angles, indicating that blunt force and hacking trauma can be distinguished. The entrance widths of the impacts exhibited a significant relationship with the blade angles (p-value = 0.037). There was also a significant relationship between the visibility of a V-shaped kerf in the bones (p-value = 0.003), with visibility decreasing around the 60° blade angle. These data should assist in establishing guidelines to differentiate hacking and blunt force skeletal trauma in cases where the implement is on a spectrum between sharp and blunt.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».