Forensic uncertainty, fragile remains, and DNA as a panacea: an ethnographic observation of the challenges in twenty‐first‐century Disaster Victim Identification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This is an account of ethnographic research examining the specialist scientific processes known as ‘Disaster Victim Identification’ (DVI) in three settings: Québec, the United States, and the United Kingdom. In cases of multiple deaths, a series of actions accompanied by a plethora of tools are often invoked, housed at a disaster scene, forensic laboratories, a family assistance centre, and a mortuary. In this article, I examine a process dedicated to connecting the biological remains of the deceased with a confirmed validation of personhood. I describe a situation where responders/scientists will attempt multiple testing and re‐testing of human remains, often pushing boundaries of available science. I argue that the search for certainty in identification lies at the heart of the activation of DVI processes, particularly when it is connected to DNA testing. Observing intimate forensic settings and the bricolage of the forensic anthropologist's labour has allowed me to track the production of the science of identity. I then reflect on the wider implications of these observations for affected communities and the responding scientists. Finally, I argue that there is complexity and ambivalence surrounding the increased use of technologies when applied to identification of victims.
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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 | 0,015 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,033 | 0,049 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».