MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4389762770 · doi:10.1080/00450618.2023.2289378

A soil-based approach on human taphonomy from five Portuguese public cemeteries

2023· article· en· W4389762770 sur OpenAlexaff
Angela Silva-Bessa, Áurea Madureira-Carvalho, Rui Azevedo, Lorna Dawson, Ricardo Jorge Dinis‐Oliveira, Shari L. Forbes, María Teresa Ferreira

Notice bibliographique

RevueAustralian Journal of Forensic Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForensic Entomology and Diptera Studies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaphonomyPortugueseArchaeologyGeographyHistoryPhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last decade, some Portuguese cemeteries have started to have issues with the lack of burial space, mainly due to the slow rate of cadaveric decomposition, hindering the reuse of soil graves as is common practice. To better understand the influence of soil on human taphonomy and help in cemetery management, the main goal of this research was to explore possible relationships between body decay and edaphic traits. A total of 217 soil samples were collected from graves of five public cemeteries and analysed for their soil organic matter content, moisture, pH, electrical conductivity, bulk density, texture, and colour. Five grave sampling areas were considered: the topsoil, above the coffin, and under the coffin in the head, pelvis and feet areas. Statistically significant differences have been found between the graves of skeletonized and incompletely skeletonized bodies for moisture above the coffin (p = 0.035) and for electrical conductivity in the topsoil (p = 0.014). Although the number of individuals (n = 56) studied might be considered low, this paper explores the possibility that soil itself might not be the main influencer on human taphonomy. A new perspective should be considered regarding the role played by intrinsic factors after death.

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 enseignants0,577
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,171 · 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

Explorer davantage

Même revueAustralian Journal of Forensic SciencesMême sujetForensic Entomology and Diptera StudiesTravaux en français237 207