The suitability of using domestic pigs (<i>Sus</i> spp.) as human proxies in the geophysical detection of clandestine graves
Notice bibliographique
Résumé
Research in many forensic science fields commonly uses domestic pigs (Sus spp.) as proxies for human remains, due to their physiological and anatomical similarities, as well as being more readily available. Unfortunately, previous research, especially that which compares the decompositional process, has shown that pigs are not appropriate proxies for humans. To date, there has not been any published research that specifically addresses whether domestic pigs are adequate human proxies for the geophysical detection of clandestine graves. As such, the aim of this paper was to compare the geophysical responses of pig cadavers and human donor graves, in order to determine if pigs can indeed be used as adequate human proxies. To accomplish this, ground penetrating radar (GPR) and electrical resistivity tomography (ERT) responses on single and multiple pig cadaver graves were compared to single and multiple human donor graves, all of which are in known locations within the same geological environment. The results showed that under field conditions, both GPR and ERT were successful at observing human and pig burials, with no obvious differences between the detected geophysical responses. The results also showed that there were no differences in the geophysical responses of those who were clothed and unclothed. The similarity of the responses may reflect that the geophysical techniques can detect graves despite what their contents are. The study implications suggest that experimental studies in other soil and climate conditions can be easily replicated, benefiting law enforcement with missing persons cases.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».