Military Forensic Archaeology: The Process and Recovery of U.S. Missing‐in‐Action (MIA) Service Personnel
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The United States (U.S.) Department of Defense's (DoD) Defense POW/MIA Accounting Agency (DPAA) is the largest skeletal identification laboratory in the world and receives several hundred cases per year for identification related to Missing‐in‐Action (MIA) U.S. service members. While there are various sources for these accessions, by far the largest source is through unilateral or bilateral (done in cooperation with another governmental entity or nongovernmental organization) as well as public‐private partnership excavations. While the DPAA‐style military forensic archaeology follows archaeological principles and recording standards, the work is goal‐oriented, evidence/trace‐driven, and time‐constrained—a common occurrence with cultural resource management sites or salvage/heritage archaeology throughout the world. The focus herein is to present the basic tenets and principles that guide the DPAA military forensic archaeologist in decision‐making regarding items of relevance that assist the excavation process as well as guide the individual identification process once the field operations cease. DPAA forensic archaeologists use a mindset of flexibility of standard archaeological methods and principles. This flexibility is focused on these ideals, such that a large amount of surface area must be excavated in an extremely limited time. The forensic concepts of trace relevance and trace value at various levels (a “nested” approach) of site formation, time asymmetry, and biological identification are tied to these archaeological principles and context to support the goal of forensic identification of individual missing U.S. service personnel. This article is categorized under: Crime Scene Investigation > Crime Scene Documentation and Visualization Forensic Anthropology > Anthropology in Mass Disaster & War Crime Contexts Forensic Anthropology > Forensic Archaeology
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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».