Overkill in forensic medicine: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Overkill, a term often used to describe the infliction of massive injuries by far exceeding the amount necessary to kill the victim, is a key, albeit underdefined, concept in forensic science. This systematic review aims to consolidate existing literature on overkill and to provide a comprehensive understanding of how the phenomenon contributes to criminal investigations. METHODS: A stringent and comprehensive literature review of peer-reviewed articles using online databases (Google Scholar and PubMed) was conducted following PRISMA 2020 guidelines. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: The review yielded 214 potential results. These were further assessed for relevance and eligibility and finally an in-depth investigation of 24 articles was conducted. Findings suggest a potential association between overkill and deep-seated psychological and emotional factors, although derived from interpretive case analyses rather than validated empirical models. A likely relevance to offender profiling and legal sentencing is also explored. CONCLUSIONS: We proposed that overkill emerges at the intersection of forensic science, psychology and sociology and offers a unique lens for understanding the dynamics and the motivation behind violent homicides. To enhance the reliability and applicability of future findings, research should focus on diverse contextual backgrounds and prioritize the development of standardized classification criteria.
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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 | 0,014 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».