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Enregistrement W4383723435 · doi:10.1111/1467-9655.13990

Forensic uncertainty, fragile remains, and DNA as a panacea: an ethnographic observation of the challenges in twenty‐first‐century Disaster Victim Identification

2023· article· en· W4383723435 sur OpenAlexaboutno aff
Lucy Easthope

Notice bibliographique

RevueJournal of the Royal Anthropological Institute · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueForensic and Genetic Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésIdentification (biology)EthnographyPanacea (medicine)CertaintyRigourDna testingIdentity (music)PersonhoodAmbivalenceProcess (computing)SociologyCriminologyPsychologySocial psychologyPolitical scienceEpistemologyGenealogyHistoryComputer scienceLawMedicineAnthropologyBiologyAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil0,403

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,265 · 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.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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