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Enregistrement W3157917199 · doi:10.5744/fa.2020.4018

Experimental Formation of Marine Abrasion on Bone and the Forensic Postmortem Submergence Interval

2021· article· en· W3157917199 sur OpenAlexaff
James T. Pokines, Melissa Menschel, Savannah Mills, Elena Janowiak, Reshma Satish, Caroline D. Kincer

Notice bibliographique

RevueForensic Anthropology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueForensic Anthropology and Bioarchaeology Studies
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical Examiner
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbrasion (mechanical)TaphonomyBioerosionSedimentGeologyOdocoileusStage (stratigraphy)OceanographyMaterials sciencePaleontologyCoralComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human skeletal remains are frequently recovered from marine environments, where they have undergone months or years of immersion, and decomposition stage is no longer a possible method from which to estimate the postmortem submergence interval (PMSI). Over these longer PMSIs, a common taphonomic alteration that forms is the wearing and rounding of surfaces from marine abrasion, caused by repeated agitation in sediment or against rocks. Little is known about the timing of these changes and how to measure or score the degree of alteration. In a laboratory setting, multiple dry, defleshed bones of white-tailed deer (Odocoileus virginianus) were agitated in saltwater for varying intervals with abrasive sediment (1, 2, 4, 6, 8, and 10 days) and with rocks (5 and 12 days) using a laboratory tumbling device. These were compared to human remains cases from the Office of the Chief Medical Examiner, Boston, MA that had been in the Atlantic Ocean for known intervals. A five-stage (0–4) marine abrasion scoring system was devised for the taphonomic analysis of forensic cases from marine environments to allow for direct comparison among cases. A high degree of correlation between abrasion stage and known PMSI was detected.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,054
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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