Minds after Death: The Expanding Role of Psychological Autopsy in Investigations: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Deaths can result from deliberate self-harm (DSH), accidents, natural causes, homicides, or remain unidentified, causing prolonged distress for the deceased’s family and challenges for authorities. Suicide, a significant public health concern, exemplifies self-destructive behavior often unnoticed or partially noticed. Psychological Autopsy (PA) is highly needed in India due to the significant suicide rate and the complex factors contributing to it. Various nations, including the USA, UK, Canada and Australia, have already recognized psychological autopsy as crucial evidence in court. Although PAs are performed in India, their legal acceptability remains debated. It helps in giving a lesser clouded vision of the victim profile and at times even facilitates the specific definition of the cause of death. Studies reveal that about 90% of those who commit suicide suffer from one or more mental disorders, with depression most common; hence, this finding has been beneficial in identification and treatment of such cases at earliest so as to prevent suicide. Recommendations for the future development of this method include embracing modern communication methods and ‘invisible informants’, cultural intersections, safeguarding of reliability and validity, and the use of feasibility trials. The emphasis remains on collating the raw narratives at the core of these interviews, which make the psychological autopsy such a unique and perceptive tool.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».