Survivability versus rate of recovery for skeletal elements in forensic anthropology
Notice bibliographique
Résumé
Survivability, the ability of a skeletal element to withstand taphonomic processes, is often equated to recoverability, the probability that an element will be recovered in a forensic context, and further misused to infer the likelihood that a forensic anthropologist will recover a particular element at a scene. Consequently, researchers have utilized notions of survivability to infer that a skeletal element may be recovered when justifying the necessity of various research endeavors. This is problematic because the factors impacting survivability are not always applicable in a forensic context; the ability of a bone to survive taphonomic processes may not align with the likelihood of recovery. Empirical recovery rates are presented from two distinct contexts, with data derived from the Forensic Anthropology Data Bank based on cases performed by the late J. Lawrence Angel (1914-1986) and cases done by the University of Tennessee Knoxville (UTK). Recovery rates may be influenced by factors beyond survivability, though we do not investigate the many considerations that might explain recovery rate variation between datasets. Rather, these data exemplify the conceptual differences between notions of survivability and rates of recovery in actual casework scenarios. Thus, it is proposed that researchers consider documented rates of recovery when providing rationale for forensic anthropology research endeavors, in addition to citing a rationale that is based on inferences of survivability. This ensures that the theoretical framework of future forensic anthropology research stems, primarily, from the premise of practical application.
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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 | 0,059 | 0,278 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,018 |
| Communication savante | 0,007 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».