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Enregistrement W4414792700 · doi:10.52609/jmlph.v5i4.235

Forensic Injury Interpretation to Aid Criminal Investigations: A Case Series

2025· article· en· W4414792700 sur OpenAlexaffvenue
Raviraj Kg, Shobhana Subrahmanyam, Ananda Reddy

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Medicine Law & Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutopsy Techniques and Outcomes
Établissements canadiensSt. Peter's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutopsyCoronerOfficerHomicideForensic pathologyInterpretation (philosophy)Cause of deathManner of deathPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Injury interpretation, a core component of forensic practice, has the potential to alter the course of an investigation and guide it in the correct direction. Here, we discuss four cases in which the identification, analysis, and interpretation of injuries led the investigating agency to revise their understanding of the cause of death. Aim: This case series aims to highlight the importance of injury interpretation in forensic practice. Methodology: We reviewed the results of all medicolegal autopsies conducted in the Whitefield area of Bengaluru city, India, over the seven-year period from 2015 to 2021, to identify those in which a discrepancy existed between the history submitted by the investigating officer and the autopsy findings. Results: Of 781 postmortem reports, only the current four cases showed a significant difference between the history documented by the investigating officers and the observations of the autopsy surgeons. In one case, the cause of death was reported to be a road traffic accident, but was found by autopsy to be homicide. The second case, found deceased approximately 1.5 km from the main road, was presented as a homicide but found at autopsy to be a road traffic accident. In the third case, there were fatal injuries to the head, a stab wound to the brachial artery in the arm, and injuries to the external genitalia, but the investigating officer had suspected dog mauling as the cause of death. The fourth case involved the mutilated remains of a body discovered on a road, suggestive of multiple runovers. Upon meticulous examination, however, a stab wound was identified on the chest region, causing the investigating authorities to alter the investigation from that of a road traffic accident to that of homicide with concealment of evidence. Conclusion: Accurate and timely injury interpretation plays a significant role in criminal investigations, with the potential to reveal concealed injuries and facilitate justice.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,338 · 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'étudeÉtude de cas
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'admission2
Résumé présentoui

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