Role of Forensic Osteolgy in positive identification for Forensic investigations to solve medicolgal cases in Punjab, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Background: Positive identification of human skeletal remains is prime importance to solve the medicolegal cases in unidentified dead bodies. In case of mass disasters, genocide, mass graves, manslaughter and other medicolegal cases, the skeletal data provides enough information to solve the question of identification of the deceased human beings to provide justice even many years after their death. Aim: To see evidentiary value of skeletal data to determine the positive identification by using race ,age sex, stature and other parameters of identification in medicolagal cases of human skeletal remains in medicolegal forensic investigations in Punjab from 2015 to 2022. Study design: In this retrospective study 100 medico-legal cases where positive identification was done from skeletal remains in different medico-legal work performing Forensic departments of Punjab, were analyzed. Methods: In this retrospective study 100 medico-legal cases where positive identification was done from skeletal remains. This skeletal data was collected from different medico-legal cases where the identification was done on bones from five district of Punjab. This data was collected from the District Head Quarter hospitals of these cities from their medico-legal offices to conduct this research study. All the information collected were interred in predesigned Performa before analyzing the data. Descriptive statistics was implied on all the medico-legal cases for data collections and analysis of skeletal data from different bones recovered from the crime-scenes in this research study. Furthermore, standard deviation, F-statistics, and Chi test p-value were also applied to see the association of these parameters of identification with different skeletal remains with highest probability of positive identification from different bones.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».