Cadaver‐detection dogs: A review of their capabilities and the volatile organic compound profile of their associated training aids
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cadaver‐detection dogs (CDDs) are an essential tool for the search and detection of human remains. In order to enhance their search capability, CDDs are regularly trained on natural and synthetic training aids. The odor profile of these training aids comprises a range of volatile organic compounds (VOCs) which is intended to resemble those produced by a decomposing body. It is currently unknown if detector dogs respond to the same stimuli and whether it is a specific VOC or a suite of decomposition‐related VOCs as their target odor. This review summarizes the VOCs that have been detected in various CDD training aids such as blood, human remains, decomposition fluid, soil, buried remains, textile, and synthetic formulations. Additionally, it discusses the reported capability of CDDs to respond to each of these training aids. The purpose of this review is to understand the variability of VOCs in CDD training aids and the response of CDDs to this wide range of compounds. Additionally, this review attempts to determine if there is a specific training aid to which CDDs respond preferentially. Such a review will assist to establish better practices for CDD training since no standardized practices exist globally. This article is categorized under: Crime Scene Investigation > Special Situations and Investigations Forensic Anthropology > Taphonomic Changes and the Environment Forensic Medicine > Death Scene Investigation
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».