A Non-Racial Approach to Assessing Group Membership of Victims in a Mass Grave Using Cranial Data
Notice bibliographique
Résumé
In some jurisdictions, race, ancestry, or population affinity have been used for historical and po-litical, rather than biological, reasons in forensic anthropology when identifying individuals. The approach persists even though the genetic and skeletal data clearly demonstrate that human variation does not cluster into these groups. For over 60 years, these methods have consistently performed poorly when independently tested using large samples. By racializing the deceased, these methods have further marginalized the living. However, there is a need in the investigation of genocide and human rights violations to demonstrate that a specific group was targeted. Without relying on the outdated typological concepts of human variation, in this paper we present preliminary results for a method that can be used in a mass grave context to demonstrate that a specific group was targeted. Using samples from two identified reference collections, we created subsamples from one relatively homogeneous collection to model various mass grave scenarios and used the relatively heterogenous sample from the other collection as a reference for com-parison. In scenarios that varied by sample size and sex, it was possible to determine that a specific group was targeted if the sample size in a hypothetical mass grave was greater than 25 for a multi-sex sample, when sex is not known, and a minimum of 14 if sex could be estimated.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».