Elementos químicos e gestão cemiterial: A influência do local de enterramento na de-composição cadavérica
Bibliographic record
Abstract
Nas últimas duas décadas, diversos cemitérios portugueses têm vindo a debater-se com a escassez de espaço de enterramento. Este fenómeno é sobretudo devido à impossibilidade de proceder à exumação de um indivíduo aquando a sua esqueletização incompleta e, consequentemente, reutilizar a sepultura. Com o objetivo primordial de melhor compreender de que forma a composição química do local de enterramento condiciona a decomposição cadavérica, um total de 112 amostras de solo de sepulturas de cinco cemitérios portugueses foram colhidas e 28 elementos químicos foram considerados com recurso a espectrometria de massa por plasma acoplado indutivamente (ICP-MS). Um total de 56 amostras de cabelo e 19 amostras de unhas foram colhidas em indivíduos inumados e analisadas com o mesmo propósito. De um modo geral, diferenças estatisticamente significativas (p < 0.05) foram obtidas entre indivíduos esqueletizados e indivíduos preservados para todas as matrizes analisadas. Contudo, as concentrações mais elevadas foram detectadas em indivíduos completamente esqueletizados contrariando, assim, a hipótese inicialmente proposta pelos autores. Deste modo, acredita-se que as condições de enterramento sofreram alterações ao longo do período de inumação que conduziram à total desintegração dos tecidos moles mesmo que estes tenham sido inicialmente preservados devido à elevada concentração de alguns elementos químicos.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".