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Enregistrement W4295063271 · doi:10.3390/biology11091321

Experimental Evidence of Bone Lesions Due to Larder Beetle Dermestes maculatus (Coleoptera: Dermestidae)

2022· article· en· W4295063271 sur OpenAlexfundno aff
Damien Charabidzé, Vincent Lavieille, Thomas Colard

Notice bibliographique

RevueBiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForensic Entomology and Diptera Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de BordeauxSimon Fraser University
Mots-clésDermestidaeBiologyLarvaPupaAnatomyZoologyOsteologyForensic entomologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dermestid beetles (Coleoptera: Dermestidae) are necrophagous insects feeding on mummified carcasses. After six to seven molts, the larvae stop feeding and dig pupation chambers to hide and safely evolve into adults. Such pupation chambers have already been observed on archaeological mammals’ bones, but the attribution and interpretation of these osteological lesions lack experimental evidence in a forensic context. To observe whether dermestid larvae dig pupation chambers in human bones, 20 or 40 Dermestes maculatus (De Geer, 1774) larvae were placed in a dermestarium with different types of bones varying in species (Bos taurus or human), age (adult or immature), and preservation method (fresh or dry). Our results show that dermestid larvae caused multiple lesions, including larval mandible traces on cortical bone, cortical perforations, drilling of pupation chambers, destruction of the trabecular network, and the perforation of cartilage. Bone destruction was mainly observed on aged dry bones, while fresh bones only exhibited soft tissue and superficial cartilage lesions. According to these results, pupation chambers could indicate the simultaneous presence of several corpses at different decomposition stages, or the addition of new corpses while others were already skeletonized. These conclusions are particularly important in the case of mass graves, where chronology is sometimes difficult to establish.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,249 · 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.

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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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