Comparison of GPR signals over simulated clandestine graves with domestic pigs (<i>Sus Scrofa domesticus</i>) and human remains
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Studies assessing the use of ground-penetrating radar (GPR) for locating unmarked human graves commonly use pigs as proxies, with recent concerns about the adequacy of pigs as substitutes for humans. Also, there is little agreement on how to identify and describe GPR signals associated with graves. Hence, this project's aim is to compare GPR signals acquired over simulated clandestine graves with pig and human remains. We established human, pig, and control graves at the REST[ES] human decomposition facility in May 2022 and monitored the graves over 17 months using a 250 MHz antenna GPR system. Our results showed the presence of perturbed and V-shaped reflectors, diffraction hyperbolas, and reflectors with amplitude loss at depth between 0.6 and 0.75 m in the radargram for graves with human and pig remains. We corroborate recent studies which concluded that the use of proxies is a viable alternative to human cadavers. The observed radar signatures were classified into five key patterns, which are characteristic of similar data collected with 250 MHz above graves reported in the literature. These classes are: V-shaped dipping reflections from grave walls (class A), small hyperbolic reflections superimposed onto a near-linear reflector (class B), hyperbolic reflections from remains within the grave (class C), new high-amplitude reflection patterns (class D) and significant loss or interruption of reflections (class E). Our proposed classification can help streamline future investigations where the goal is to interpret burials within large GPR datasets and provide language to communicate these results to the broader scientific community.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle