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Enregistrement W4411371850 · doi:10.51126/revsalus.v7isup.996

Elementos químicos e gestão cemiterial: A influência do local de enterramento na de-composição cadavérica

2025· article· pt· W4411371850 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueRevSALUS - Revista Científica da Rede Académica das Ciências da Saúde da Lusofonia · 2025
Typearticle
Languept
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAmazonian Archaeology and Ethnohistory
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nas últimas duas décadas, diversos cemitérios portugueses têm vindo a debater-se com a escassez de espaço de enterramento. Este fenómeno é sobretudo devido à impossibilidade de proceder à exumação de um indivíduo aquando a sua esqueletização incompleta e, consequentemente, reutilizar a sepultura. Com o objetivo primordial de melhor compreender de que forma a composição química do local de enterramento condiciona a decomposição cadavérica, um total de 112 amostras de solo de sepulturas de cinco cemitérios portugueses foram colhidas e 28 elementos químicos foram considerados com recurso a espectrometria de massa por plasma acoplado indutivamente (ICP-MS). Um total de 56 amostras de cabelo e 19 amostras de unhas foram colhidas em indivíduos inumados e analisadas com o mesmo propósito. De um modo geral, diferenças estatisticamente significativas (p < 0.05) foram obtidas entre indivíduos esqueletizados e indivíduos preservados para todas as matrizes analisadas. Contudo, as concentrações mais elevadas foram detectadas em indivíduos completamente esqueletizados contrariando, assim, a hipótese inicialmente proposta pelos autores. Deste modo, acredita-se que as condições de enterramento sofreram alterações ao longo do período de inumação que conduziram à total desintegração dos tecidos moles mesmo que estes tenham sido inicialmente preservados devido à elevada concentração de alguns elementos químicos.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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