Participação da radiologia nas perícias necroscópicas de baleados realizadas no Instituto Médico-Legal do Rio de Janeiro
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: Este trabalho aborda as conseqüências de laudos necroscópicos incompletos de baleados, nos casos em que não foi possível o uso de recursos radiológicos para localizar os projéteis de arma de fogo. MATERIAIS E MÉTODOS: Foram analisados 8.185 laudos necroscópicos do Instituto Médico-Legal Afrânio Peixoto, Rio de Janeiro, RJ, referentes à demanda total de cadáveres no período de 1º de janeiro a 31 de dezembro de 2001, dos quais 3.122 casos corresponderam a necropsias de baleados. RESULTADOS: Desses casos, 309 corpos foram sepultados contendo ainda, no seu interior, projéteis de arma de fogo, podendo suscitar futuras indagações judiciais. No mesmo período foram solicitadas 23 exumações, 12 delas com a finalidade de recolher projéteis. Foram calculados os gastos relacionados à realização de necropsias de baleados - R$ 996,85 - e custos alusivos à realização de exumações com a finalidade de recolher projéteis de arma de fogo - R$ 1.155,40, visando a estabelecer o montante financeiro que poderia ser poupado pelos cofres públicos, a ser alocado para finalidades outras, se a perícia médico-legal de baleados, no exame inicial, obtivesse sucesso. CONCLUSÃO: Os resultados permitiram concluir que todos os atos necroscópicos de baleados devem seguir protocolos específicos, uma vez que perícias incompletas exigem exumação posterior, com gastos adicionais desnecessários.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".