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Enregistrement W4292986409 · doi:10.1016/j.fsisyn.2022.100284

Environmental conditions and bodily decomposition: Implications for long term management of war fatalities and the identification of the dead during the ongoing Ukrainian conflict

2022· article· en· W4292986409 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueForensic Science International Synergy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForensic Entomology and Diptera Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerm (time)UkrainianIdentification (biology)DecompositionPolitical scienceDevelopment economicsBusinessEconomicsEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On 24 February 2022, Russia invaded Ukraine in what they referred to as a ‘special military operation’. Since then, both Russia and Ukraine have incurred heavy losses, though there remains great discrepancy between the deaths reported by both nations. In recent joint international interventions following mass casualty incidents, the majority of operations have been situated within countries in the global south; particularly within nations which do not have the appropriate medico-legal surviving infrastructures to provide the relief required in an emergency situation where high levels of deaths have been incurred. Two examples of this are the Asian Tsunami of 2004 and Haitian earthquake of 2010. The Asian Tsunami of 2004 had an epicentre 200 km west of Sumatra, with the resulting Tsunami impacting on coastal areas of Sri Lanka, Maldives, Indonesia, Malaysia, Thailand and India. It is estimated 227,000 deaths. The Haitian Earthquake 2010 of 7.0 magnitude resulted in death toll of 220,00, while the larger magnitude (7.2) earthquake of 2021 resulted in fewer fatalities of 2000. Both mass fatalities of 2004 and 2010 had considerable, multinational responses, which were challenged by scale, extent, and conditions, and resulted in operational protocols being reviewed. In Ukraine, there are robust forensic infrastructures at local and national levels, with well educated, trained and experienced staff. These infrastructures are connected to international structures such as the International Committee of the Red Cross (ICRC) and International Commission on Missing Persons (ICMP). Despite strong facilities and established procedures in Ukraine at the outset of the conflict, the intensity and nature of the fighting within densely populated areas has resulted in considerable civilian and military fatalities, inevitably this has led to temporary burials conducted during or during a lull in fighting. In areas retaken by Ukraine forces there has been considerable local effort to exhume bodies from temporary graves and to identify the remains using primarily DNA. However, the scale of this activity is disproportionate to the scale of the casualties.
\n
\nIn this paper, the authors provide an overview of the deaths incurred during the early weeks of the war and will attempt to illustrate the range of variables which will inform the practical response to recover and identify those killed, before they receive their final burial. It will introduce some of the organisations which have provided forensic support and will also identify emerging ethical considerations which should be monitored for the remainder of the conflict.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,244 · 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