MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3185595650 · doi:10.1111/1556-4029.14814

Shotgun slug wads as a marker of range of fire: A case report and novel firearm testing data

2021· article· en· W3185595650 sur OpenAlexaff
Michael Multan, Shannon Moore, Éloïse Forest‐Allard, Matthew M. Orde

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Ocular and Foreign Body Injuries
Établissements canadiensBC Innovation CouncilUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShotgunSlugRange (aeronautics)Poison controlForensic engineeringAccidentalMedicineEngineeringMedical emergencyChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assessment of wound characteristics and the identification of various constituents of firearm discharge at autopsy play a key role in the determination of range of fire. In relation to wounds caused by shotguns, identification of the wad within the wound track, or of injury caused by the wad, is typically thought to suggest a fairly close range of fire. We present a case of a fatality due to a shotgun slug wound where the presence of the wad within the decedent's body was proposed by defense at criminal trial to favor accidental close range discharge during a struggle for the weapon-as opposed to the prosecution's contention of intentional firing of the weapon from a greater range and through an intermediate target. We undertook test firing of a shotgun of similar design to that which was fired during the interaction (a 12-gauge pump-action shotgun) using shotshells consistent with the slug that was recovered from the body (Winchester Super X brand), which demonstrated that the non-attached fiber wad present in this shotshell design can accompany the slug over distances of at least up to 22 feet (6.7 m) and even after transit through intermediate targets such as a vehicle headrest. These novel data provide assistance with estimation of range of fire in instances of injuries caused by shotgun slugs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,353
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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Explorer davantage

Même revueJournal of Forensic SciencesMême sujetTraumatic Ocular and Foreign Body InjuriesTravaux en français237 207