The Fall and Rise of Identified Reference Collection: It Is Possible and Necessary to Transition from a Typological Conceptualization of Variation to Effective Utilization of Collections
Notice bibliographique
Résumé
In some jurisdictions, race, ancestry or population affinity are part of the biological profile used in preliminary identification, for historical and political reasons. It is long overdue for forensic anthropologists to abandon this typological approach to human variation, regardless of the terms used. Using a sample (n = 105) selected from the Terry and Coimbra identified reference collections, a blind experimental approach is used to test several metric methods and versions of methods for group estimation (Fordisc 3.0 and 3.1, and AncesTrees), that rely on different statistical approaches (discriminant function analysis and random forest algorithms, respectively) derived from different reference samples (Howells’ data in AncesTrees and Fordisc 3.1, and different forensic subsamples in Fordisc 3.0 and 3.1). The accuracy for matching premortem documented group designation is consistently low (36 to 50%) across testing parameters and consistent with other independent tests. The results clearly show that a change in terminology, software updates, alternative statistics, expanded reference samples, and newer collections will not solve the underlying fundamental problems. It is possible and necessary to transition from a typological conceptualization of variation to the effective utilization of identified reference collections in Forensic Anthropology. In addition to the theoretical and methodological reasons, it is unethical for forensic anthropologists to continue to use on the deceased methods that do not work and that serve only to further exclude and marginalize the living.
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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 | 0,234 | 0,287 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,019 |
| Communication savante | 0,009 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| 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 ».