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Enregistrement W3106148248 · doi:10.1111/1556-4029.14626

Detecting grave sites from surface anomalies: A longitudinal study in an Australian woodland

2020· article· en· W3106148248 sur OpenAlexaff
Christopher J. Watson, Maiken Ueland, Eline M.J. Schotsmans, Jon Sterenberg, Shari L. Forbes, Soren Blau

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesUniversity of Technology Sydney
Mots-clésWoodlandVegetation (pathology)TaphonomyPhysical geographyGeologyEnvironmental scienceHydrology (agriculture)GeographyEcologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forensic investigations of single and mass graves often use surface anomalies, including changes to soil and vegetation conditions, to identify potential grave locations. Though numerous resources describe surface anomalies in grave detection, few studies formally investigate the rate at which the surface anomalies return to a natural state; hence, the period the grave is detectable to observers. Understanding these processes can provide guidance as to when ground searches will be an effective strategy for locating graves. We studied three experimental graves and control plots in woodland at the Australian Facility for Taphonomic Experimental Research (Sydney, Australia) to monitor the rate at which surface anomalies change following disturbance. After three years, vegetation cover on all grave sites and control plots had steadily increased but remained substantially less than undisturbed surroundings. Soil anomalies (depressions and cracking) were more pronounced at larger grave sites versus the smaller grave and controls, with leaf litterfall rendering smaller graves difficult to detect beyond 20 months. Similar results were observed in two concurrent burial studies, except where accelerated revegetation appeared to be influenced by mummified remains. Extreme weather events such as heatwaves and heavy rainfall may prolong the detection window for grave sites by hindering vegetation establishment. Observation of grave-indicator vegetation, which exhibited abnormally strong growth 10 months after commencement, suggests that different surface anomalies may have different detection windows. Our findings are environment-specific, but the concepts are applicable globally.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,168 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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