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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 OpenAlexaff
Sarah I. Ashbridge, Patrick Randolph‐Quinney, Rob Janaway, Shari L. Forbes, Olga Ivshina

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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