Forensic approach: Analysis of gender based variation in palm prints within Pakistani population
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the modern era of forensic science, palm prints are commonly used for criminal investigations and commercial purposes. For instance, prints from the base of the palm (or palm heels) are often found at crime scenes when a criminal removes their gloves during the commission of a crime, leaving their palm prints exposed to the environment. This research poses challenges for anthropologists and forensic experts. The goal of the current study is to examine the effect of gender factors on palm print patterns. Discriminatory features of palm prints were analyzed for their potential legal or commercial applications. Results: All palm prints were analyzed based on the following parameters: ridge density, T.DOT value, types of creases, and anthropometry. Using Statistix 8.1 software, the p-values and chi-square values of all palm prints were calculated and presented graphically for both hands. In this study, our results revealed that ridge density is higher in females than in males. Significant differences were observed in stature and hand measurements (length, width, strength) between the two genders, with males exhibiting significantly higher values than females. Conclusion: Various parameters such as ridge density, anthropometry, crease patterns, and the total degree of transversality determine the physical identity of individuals based on gender. A conclusive method for identifying gender from latent palm prints has been established, which will assist forensic experts and investigators in apprehending suspects.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle