Historical, demographic, curatorial and legal aspects of the BoneMedLeg human skeletal reference collection (Porto, Portugal)
Notice bibliographique
Résumé
The BoneMedLeg research project was developed to address current research concerns related to the use of skeletal reference collections for forensic purposes. These concerns were partly addressed by amassing a new reference collection which incorporates unclaimed human remains sourced from two municipal cemeteries in the city of Porto, Portugal. Amassed between 2012 and 2014 the collection was developed with permission from and in partnership with the Municipality of Porto, in a manner that is similar to that of other skeletal reference collections in Portugal. Traditionally, municipalities have bequeathed human remains that are cleared from temporary primary and secondary burial plots at local cemeteries and deemed unclaimed, to museums and universities for research purposes. The BoneMedLeg collection currently includes a total of 95 individuals, of which only 81 are fully identified (38 males and 43 females), with ages ranging from 21 days to 94 years, and a mean age of about 62 years. Years of death range from 1969 to 2003, and years of birth from 1891 to 1969. Only about half of the individuals are documented as to cause of death, which includes a considerable diversity of etiologies, from oncological to cardiovascular system disorders, and also traumatic injuries. The collection is more representative of an unskilled working class and aged population, due to one of the main sourced cemeteries disproportionately serving more socioeconomic disadvantaged communities and reflecting the demographics of the city over the past 40 years. In addition to describing the history and curatorial process of the collection in detail, this paper also discusses its broad legal framework and potential biases in its profile and composition which can inform and help plan future research projects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,021 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».