Comparison of Time-Lapse Ground-Penetrating Radar and Electrical Resistivity Tomography Surveys for Detecting Pig (Sus spp.) Cadaver Graves in an Australian Environment
Notice bibliographique
Résumé
Locating clandestine graves presents significant challenges to law enforcement agencies, necessitating the testing of grave detection techniques. This experimental study, conducted under Australian field conditions, assesses the effectiveness of time-lapse ground-penetrating radar (GPR) and electrical resistivity tomography (ERT) in detecting pig burials as simulated forensic cases. The research addresses two key questions: (1) observability of graves using GPR and ERT, and (2) changes in geophysical responses with reference to changing climatic conditions. The principal novelty of this research is its Australian focus—this is the first time-lapse GPR and ERT study used to locate clandestine graves in Australia. The results reveal that both GPR and ERT can detect graves; however, ERT demonstrates greater suitability in homogeneous soil and anomalously wet climate conditions, with the detectability affected by grave depth. This project also found that resistivity values are likely influenced by soil moisture and decomposition fluids; however, these parameters were not directly measured in this study. Contrastingly, although GPR successfully achieved 2 m penetration in each survey, the site’s undeveloped soil likely resulted in inconsistent detectability. The findings underscore the significance of site-specific factors when employing GPR and/or ERT for grave detection, including soil homogeneity, climate conditions, water percolation, and body decomposition state. These findings offer practical insights into each technique’s utility as a search tool for missing persons, aiding law enforcement agencies with homicide cases involving covert graves.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».