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Enregistrement W4200413845 · doi:10.1080/00085030.2021.2016205

Using momentum to determine serious bodily injury: an experimental study using pig eyes

2021· article· en· W4200413845 sur OpenAlexaffvenueabout
Priscilla Burns, Kimberly Nugent, F. Gaspari, Liam D. Hendrikse

Notice bibliographique

RevueCanadian Society of Forensic Science Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Ocular and Foreign Body Injuries
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesCentral Marine Fisheries Research InstituteIndian Council of Agricultural Research
Mots-clésProjectileImpulse (physics)Momentum (technical analysis)Range (aeronautics)MechanicsPhysicsPoison controlSimulationAeronauticsMedicineEngineeringClassical mechanicsMedical emergencyAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to section 2 of the Criminal Code, a firearm is a barrelled weapon that can discharge a projectile capable of causing serious bodily injury or death to a person. Although not defined in the Criminal Code, serious bodily injury has been accepted in Canadian courts as the “penetration or rupture of an eye”. Classifying air guns may be difficult as they are usually not categorized as a firearm, but some are capable of meeting the criteria of a firearm. In previous studies, velocity and/or energy density were used to define a parameter V50, and a minimum energy density range where penetration may occur. This research project sought to evaluate the momentum of the projectile as a new parameter to determine if an air gun is capable of causing serious bodily injury. Three air guns, with five projectile types, were fired 10 times each into pig eyes. Results indicated that a minimum momentum value may be applied to each projectile of a different shape, regardless of the projectile’s mass. Minimum momentum values ranging from 0.026 kg*m/s (pointed) to 0.039 kg m/s (flat nose) were observed. It is hypothesised that impulse, which considers the cross-sectional area of projectiles, would be a universal parameter and more research should be done to test this.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,679

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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