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Enregistrement W4396788477 · doi:10.5744/fa.2023.0039

The Effects of Household Corrosive Substances on the Dissolution of Complete Pig (Sus scrofa) Carcasses

2024· article· en· W4396788477 sur OpenAlexaff
Sierra Fey, Tara L. Moore, Gary Reinecke, James T. Pokines

Notice bibliographique

RevueForensic Anthropology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensOffice of the Chief Medical Examiner
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissolutionDomestic pigFisheryAnimal scienceChemistryEnvironmental chemistryZoologyBiologyGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Caustic substance submersion has been a known method of body dispersal in homicides, and its use continues today in cases involving organized crime. Additional research is necessary to determine whether a complete body can be fully dissolved usingcaustic substances and at what rates. The present study submerged two complete 10-to 15-kg fresh, never-frozen, juvenile pigs (Sus scrofa) in each of three different household corrosive substances (37% sulfuric acid, 31.45% hydrochloric acid, and 18–28% sodium hydroxide) under controlled conditions to simulate the way in which complete human remains would react to common household corrosives. The goal of this project was to determine which corrosive substance could most rapidly dissolve a body or reduce it to a slurry. Hydrochloric acid achieved complete dissolution in one week, sulfuric acid achieved complete dissolution in five weeks, and sodium hydroxide achieved near-complete dissolution in eight weeks. Certain household corrosive substances are therefore effective in complete body dissolution.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,256 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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