A review of experimental design in forensic taphonomy: moving towards forensic realism
Notice bibliographique
Résumé
criteria for scientific data to be admissible in court. In response, there has been a shift towards quantification of methodology and estimating the postmortem interval. Despite these advances, there are still biases and limitations within the discipline not explicitly addressed in the early stages of experimental design nor in final published works. In this article, unresolved debates with respect to the conductance and reporting of forensic taphonomic research are reviewed, beginning with the nature of experimental cadavers, human or animal analogues and their body size, and second, the forensic realism of experimental setups, specifically with respect to caging, clothing and number of carcases. Pigs, albeit imperfect, are a good model to gain a general idea of the trends that may be seen in humans in subsequent validation studies in facilities where human donors are available. To date, there is no consensus among taphonomists on the extent of the effect that body mass has on decomposition progression. More research is required with both human cadavers and non-human analogues that builds on our current knowledge of forensic taphonomy to answer these nagging questions. This will enable the discipline to make the reliable assumption that pigs and donor decomposition data can be applied to homicide cases. A suite of experimental design aspects is suggested to ensure systematic and standardized data collection across different biogeoclimatic circumstances to identify and quantify the effects of potential confounding variables. Such studies in multiple, varied biogeographic circumstances with standardized protocols, equipment and carrion will facilitate independent global validation of patterns. These factors are reviewed to show the need for adjustments in experimental design to ensure relevance and applicability of data within locally realistic forensic situations. The initiation of a global decomposition data network for forensic taphonomists is recommended.Key pointsPigs are a valuable, albeit imperfect, proxy for human decomposition studies.There are few or conflicting data on effects of carcase size, carrion ecology, exclusion cages and scavengers.We recommend single, clothed, uncaged carcases for baseline research to reflect regionally specific forensic casework.
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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 | 0,134 | 0,215 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».