Bu çalışma, adli bilimlerde ölüm zamanının tahmini açısından kritik olan bir soruya odaklanmaktadır: İnsan kalıntıları soğuk, nemli ve karla kaplı bir iklimde açık alanda kaldığında ayrışma süreci nasıl ilerler ve mevcut ayrışma puanlama sistemleri bu koşullarda ne kadar işe yarar?

Araştırmada insan kalıntılarının ayrışmasını modellemek için yaygın biçimde kullanılan domuz karkasları yani Sus scrofa modelleri kullanılmıştır. Çalışma, Kanada’nın güney Ontario bölgesindeki nemli karasal iklimde yürütülmüştür. Bu iklim Köppen-Geiger sınıflandırmasına göre Dfb olarak tanımlanır. Dfb iklimi; soğuk kışlar, donma-çözülme döngüleri, kar örtüsü, yüksek nem ve mevsimsel sıcaklık değişimleriyle ayrışma sürecini sıcak iklimlere göre çok daha karmaşık hâle getirebilir.

Çalışmanın temel bulgusu, kış koşullarında ayrışmanın belirgin biçimde yavaşladığıdır. Kış aylarında yerleştirilen dört domuz karkasında taze dönem uzun sürmüş, aktif ayrışma gecikmiş ve ilerleyen aylarda kısmi mumyalaşma gözlenmiştir. Buna karşılık ilkbaharda yerleştirilen iki referans karkas daha hızlı ve literatürde daha tipik kabul edilen bir ayrışma çizgisi izlemiştir.

Araştırma ayrıca üç farklı Total Body Scoring sistemi, yani Toplam Vücut Puanlama yaklaşımını karşılaştırmıştır: Megyesi TBS, Keough TBS ve Ribéreau-Gayon TBS. Bulgular, bu sistemlerin özellikle soğuk ve nemli iklimlerde erken ayrışma evrelerini her zaman doğru yakalayamayabileceğini göstermiştir. Çalışmada doğrusal modeller, logaritmik modeller, karma etkili modeller ve Generalized Additive Models yani genelleştirilmiş eklemeli modeller kullanılmış; özellikle GAM modellerinin ayrışma ölçütleri ile ölüm sonrası zaman aralığı arasındaki doğrusal olmayan ilişkiyi daha iyi yakaladığı belirtilmiştir.

Çalışma, insan üzerinde değil domuz modelleri üzerinde yürütülmüştür. Bu nedenle sonuçlar doğrudan her insan vakasına uygulanmamalıdır. Ancak bulgular, soğuk iklimlerde ölüm zamanı tahmini için sıcak veya ılıman iklimlerden türetilmiş standartların yeterli olmayabileceğini ve bölgeye özgü adli tafonomi standartlarının geliştirilmesi gerektiğini güçlü biçimde göstermektedir.

Adli bilimlerde bir cesedin veya kalıntının ne kadar süredir bulunduğu, ölüm soruşturmalarının en önemli sorularından biridir. Bu süre genellikle post-mortem interval ya da kısaca PMI olarak adlandırılır. Türkçede bunu ölüm sonrası zaman aralığı şeklinde ifade edebiliriz. PMI tahmini; ölüm zamanını daraltmak, olay yeri senaryosunu değerlendirmek, kayıp kişi dosyalarıyla karşılaştırma yapmak, şüpheli ifadelerini test etmek ve soruşturmanın yönünü belirlemek açısından kritik öneme sahiptir.

Fakat ölümden sonra vücutta gerçekleşen ayrışma süreci her yerde aynı hızda ilerlemez. Sıcaklık, nem, kar örtüsü, rüzgâr, güneşlenme, böcek faaliyeti, hayvan erişimi, vücudun zemine temas biçimi, giysi veya örtü varlığı, travma, açık yara, doku örneklemesi ve mikroçevresel farklılıklar ayrışmanın hızını ve görünümünü değiştirebilir. Bu nedenle bir bölgede geliştirilen PMI tahmin yöntemi başka bir bölgede aynı doğrulukla çalışmayabilir.

Çalışmanın temel problemi tam olarak burada başlar: Soğuk ve nemli karasal iklimlerde, mevcut ayrışma puanlama sistemleri ölüm sonrası zaman aralığını doğru tahmin etmek için yeterli midir? Araştırmacılar, özellikle kuzey ve dağlık bölgelerde soğuk iklim verisinin sınırlı olduğunu vurgular. Oysa düşük sıcaklık, kar örtüsü ve donma-çözülme döngüleri ayrışmayı yavaşlatabilir, evreleri uzatabilir veya beklenmedik biçimde değiştirebilir.

Ayrışma genellikle taze dönem, şişme, aktif çürüme, ileri çürüme ve kuruma/iskeletleşme gibi evrelerle anlatılır. Ancak çalışma önemli bir noktayı hatırlatır: Ayrışma gerçekte keskin sınırlarla ayrılan basamaklardan oluşmaz. Daha çok birbirine geçen, yavaş ilerleyen, çevresel koşullara göre hızlanıp yavaşlayabilen bir süreçtir. Gündelik bir benzetmeyle, meyvenin oda sıcaklığında birkaç günde bozulması ile buzdolabında çok daha uzun sürede değişmesi arasındaki fark nasıl sıcaklıkla ilişkiliyse, ölüm sonrası dokuların ayrışması da çevresel enerji ve mikroçevre koşullarına bağlıdır. Ancak insan veya hayvan kalıntılarında süreç çok daha karmaşıktır; çünkü böcekler, bakteriler, doku yapısı, nem, kar ve donma-çözülme gibi çok sayıda faktör birlikte çalışır.

Bu araştırmada insan kalıntılarının yerine domuz modelleri kullanılmıştır. Domuzlar adli tafonomi çalışmalarında uzun süredir insan ayrışmasına analog olarak kullanılmaktadır. Bunun nedeni domuzların vücut anatomisi, doku yapısı, yağ dağılımı ve ayrışma özellikleri bakımından kontrollü deneylerde pratik ve karşılaştırılabilir bir model sunmasıdır. Ancak bu nokta dikkatli okunmalıdır: Domuz modeli insan ayrışmasını birebir temsil etmez; araştırma koşullarını standartlaştırmak ve yöntemleri test etmek için kullanılan bilimsel bir yaklaşımdır.

Çalışmada toplam altı domuz karkası kullanılmıştır. Bunlardan dördü Ekim 2023’te Trent University arazisine yerleştirilmiş ve kıştan sonraki aylara kadar takip edilmiştir. Bu karkaslar P24_1, P24_2, P24_3 ve P24_4 olarak kodlanmıştır. İki ek karkas ise ilkbahar koşullarını karşılaştırmak amacıyla Ontario Tech University arazisine yerleştirilmiştir. Bunlar P22 ve P23 olarak belirtilmiştir. Böylece araştırmacılar hem kış hem de ilkbahar ayrışma çizgilerini karşılaştırabilmiştir.

Karkaslar açık alanda, sırtüstü pozisyonda ve doğal ayrışmaya bırakılmıştır. Kış grubundaki bir karkas olan P24_1, kar örtüsünün etkisini anlamak için kış aylarında bir polietilen örtüyle kapatılmış ve kar örtüsü negatif kontrolü gibi kullanılmıştır. Bazı karkaslardan yumuşak doku biyopsileri alınmıştır; bu işlem özellikle post-mortem moleküler analizler için gereken örneklemeyi simüle eder. Çalışma, yalnızca doğal çevresel etkileri değil, araştırma veya adli örnekleme işlemlerinin ayrışma sürecini değiştirip değiştirmediğini de değerlendirmektedir.

Araştırmanın en önemli kavramlarından biri Total Body Scoring yani TBSdir. TBS, ayrışmanın görsel belirtilerini puanlayarak vücudun ne kadar ayrıştığını nicel hâle getirmeye çalışan bir sistemdir. Örneğin taze görünüm, renk değişimi, şişme, doku kaybı, kuruma, iskeletleşme gibi gözlemlere puan verilir. Bu puanlar, PMI tahmini için kullanılabilir. Ancak çalışma, TBS sistemlerinin soğuk iklimlerde her zaman beklenen ayrışma örüntüsünü yakalayamayabileceğini göstermektedir.

Araştırmada üç TBS sistemi karşılaştırılmıştır. Birincisi Megyesi TBS sistemidir. Bu sistem insan kalıntıları için geliştirilmiş ve vücudu baş-boyun, gövde ve uzuvlar olarak üç bölüme ayırarak puanlar. İkincisi Keough TBS sistemidir; bu sistem Megyesi yaklaşımını domuz modellerine uyarlamıştır. Üçüncüsü Ribéreau-Gayon TBS sistemidir; bu sistem vücudu ayrı bölümlere ayırmak yerine bütün olarak değerlendirir ve nemli karasal Dfb ikliminde geliştirilmiştir.

Çalışmada TBS ile birlikte bir diğer önemli ölçüt olan Accumulated Degree Days yani ADD kullanılmıştır. Türkçede bunu birikimli derece günleri olarak çevirebiliriz. ADD, ölümden sonra geçen süre boyunca sıcaklık etkisinin birikimini gösterir. Ayrışma yalnızca takvim günüyle değil, vücudun maruz kaldığı ısıyla da ilgilidir. Örneğin 10 gün boyunca sıcak bir ortamda kalan kalıntı ile 10 gün boyunca donma noktasına yakın soğukta kalan kalıntı aynı ayrışma düzeyine ulaşmayabilir.

Çalışmada ADD iki farklı yaklaşımla hesaplanmıştır. İlk yaklaşım, ortalama günlük sıcaklıkların 0°C eşiğini geçtiği durumlarda sıcaklık değerlerinin birikimli olarak toplanmasına dayanır. Bu mantık şu temel ilişkiyle anlaşılabilir:

\[ ADD_{temp} = \sum \text{ortalama günlük sıcaklık değerleri} \quad (\text{0°C eşiğini geçen günler için}) \]

Bu ifadede ADD_temp, sıcaklık verilerinden hesaplanan birikimli derece günlerini gösterir. Ortalama günlük sıcaklık ne kadar yüksek ve süre ne kadar uzun olursa, toplam ısıl birikim de o kadar artar. Bu, ayrışma sürecinin yalnızca “kaç gün geçti?” sorusuyla değil, “bu günlerde ne kadar ısı birikti?” sorusuyla da anlaşılması gerektiğini gösterir.

İkinci yaklaşım, Megyesi ve Keough TBS değerlerinden ADD hesaplamak için kullanılan formüldür. Çalışmada verilen formül şu şekildedir:

\[ ADD = 10^{(0.002 \times TBS \times TBS + 1.81)} \pm 388.16 \]

Bu formülde ADD, TBS değerinden tahmin edilen birikimli derece günlerini; TBS, toplam vücut puanını; 0.002 ve 1.81 formül katsayılarını; ±388.16 ise tahmin belirsizliğini ifade eder. Formülün anlamı şudur: Görsel ayrışma puanı yükseldikçe, kalıntının maruz kaldığı birikimli ısı miktarı da artmış kabul edilir. Ancak bu formülün soğuk iklimlerde erken ayrışma evrelerinde ne kadar güvenilir olduğu çalışmanın doğrudan sorguladığı konulardan biridir.

Araştırmanın kış bulguları oldukça dikkat çekicidir. Kış karkaslarında ayrışma belirgin biçimde uzamıştır. Taze dönem uzun sürmüş, aktif çürüme gecikmiş ve ilerleyen süreçte kısmi mumyalaşma gözlenmiştir. Mumyalaşma genellikle kurak, sıcak veya düşük nemli ortamlarda beklenen bir korunum biçimi gibi düşünülür. Ancak bu çalışmada kış karkaslarının baş ve ekstremite bölgelerinde, yüksek nem koşullarına rağmen deri yüzeyinde kösele benzeri kuruma yani kısmi mumyalaşma gözlenmiştir.

Bu bulgu çok önemlidir; çünkü doğal mumyalaşmanın yalnızca düşük nemle açıklanamayabileceğini gösterir. Çalışmada kış boyunca nem değerlerinin %49 ile %97 arasında değiştiği belirtilir. Buna rağmen kısmi mumyalaşma görülmüştür. Araştırmacılar bu durumu düşük sıcaklık ve donma-çözülme döngülerinin lokal doku kurumasını destekleyebileceği şeklinde yorumlar. Yani soğuk, yalnızca ayrışmayı yavaşlatmakla kalmamış; dokunun bazı bölgelerinde korunum benzeri bir etki de yaratmış olabilir.

Çalışmadaki birinci görsel, kış karkaslarında gözlenen mumyalaşmayı ve kalan böcek faaliyetini gösterir. P24_1’in 194. günde, P24_2 ve P24_3’ün 203. günde mumyalaştığı; P24_4’te ise 203. günde hâlâ kalan böcek aktivitesi bulunduğu belirtilir. Bu görsel, soğuk iklimde ayrışmanın tek tip ilerlemediğini ve aynı mevsimde bile farklı karkaslarda mikroçevresel ayrışma farkları oluşabileceğini açıkça gösterir.

İkinci görsel, çalışma boyunca sıcaklık ve bağıl nem düzeylerini ve ilkbahar ile kış arasındaki ortalama sıcaklık/nem farklarını gösterir. Grafikte ilkbahar döneminde sıcaklıkların anlamlı biçimde daha yüksek olduğu, kış döneminde ise sıcaklığın daha düşük ve nemin ortalama olarak daha yüksek olduğu görülür. Araştırmada ilkbahar ve kış sıcaklıkları arasındaki fark için t = 17.094 ve p < 2.2e-16; nem farkı için t = -4.4744 ve p = 9.40e-06 verilmiştir. Bu değerler, mevsimler arasındaki çevresel farkların istatistiksel olarak güçlü olduğunu gösterir.

Üçüncü görsel, üç TBS sisteminin her bir domuz karkasında PMI boyunca nasıl değiştiğini karşılaştırır. İlkbahar karkaslarında TBS puanları daha hızlı yükselmiş ve ayrışma evreleri daha kısa sürede ilerlemiştir. Kış karkaslarında ise TBS puanları daha yavaş artmış, taze dönem uzamış, aktif çürüme gecikmiş ve ileri ayrışma daha geç ortaya çıkmıştır. Bu görsel, soğuk iklimde sadece “ayrışma yavaşlar” demekten daha fazlasını gösterir: Puanlama sistemlerinin evre eşikleri de bu koşullarda beklenen davranışı göstermeyebilir.

Çalışmanın önemli bulgularından biri, Megyesi ve Keough TBS sistemlerinde erken evre tanımlarının gözlenen ayrışma özellikleriyle tam örtüşmemesidir. Araştırmacılar, bu sistemlerde belirtilen özellikler ile çalışma karkaslarında görülen özellikler arasında uyumsuzluklar olduğunu ifade eder. Bu nedenle puanlama yapısında, listelenen özelliklerin tamamının değil, yalnızca birinin görülmesinin ilgili puan için yeterli kabul edilmesi gibi bir uyarlama yapılmıştır. Bu ayrıntı önemlidir; çünkü mevcut sistemlerin soğuk ve nemli iklimlerde doğrudan kullanılmasının yanıltıcı olabileceğini gösterir.

Dördüncü görsel, sıcaklıkla hesaplanan ADD değerlerinin PMI boyunca nasıl arttığını gösterir. İlkbahar karkaslarında ADD hızlı bir erken birikim göstermiştir. Kış karkaslarında ise ADD daha yavaş ve uzamış bir artış sergilemiştir. Bu, mevsimin ayrışma için kullanılabilir ısıl enerjiyi nasıl değiştirdiğini açıkça ortaya koyar. Aynı takvim süresi geçse bile, ilkbahar ve kış koşullarında dokuların maruz kaldığı sıcaklık birikimi farklıdır.

Çalışmada Pearson korelasyon tablosu da verilmiştir. Keough TBS ile Megyesi TBS arasında 0.99 gibi çok yüksek korelasyon vardır. Bu, iki sistemin genel olarak çok benzer ayrışma puanları ürettiğini gösterir. Ribéreau-Gayon TBS ile Keough ve Megyesi sistemleri arasındaki korelasyonlar da yüksektir; sırasıyla 0.85 ve 0.84 olarak verilmiştir. Ancak TBS tabanlı ADD değerleri ile sıcaklık tabanlı ADD ilişkileri daha değişken ve bazı durumlarda daha zayıftır. Bu durum, görsel puanlardan türetilen ısı birikimi tahminlerinin soğuk iklimlerde kararlı olmayabileceğini düşündürür.

Çalışmada PMI tahmini için farklı modeller kullanılmıştır. Bunlar doğrusal modeller, logaritmik modeller, genelleştirilmiş eklemeli modeller ve karma etkili modellerdir. Özellikle Generalized Additive Models yani GAM modellerinin yüksek R² değerleri verdiği ve ayrışma ile PMI arasındaki doğrusal olmayan ilişkiyi daha iyi yakaladığı belirtilir. Bu sonuç mantıklıdır; çünkü ayrışma çoğu zaman düz bir çizgi gibi ilerlemez. Soğukta uzun süre neredeyse duraksayabilir, sonra sıcaklık artışıyla hızlanabilir veya kar örtüsüne bağlı olarak farklılaşabilir.

Çalışmada karma etkili modeller için verilen genel model yapısı şöyledir:

\[ TBS\ metric \sim PMI + Location + Season + (1|Pig) \]

Bu modelde TBS metric, kullanılan ayrışma puanlama ölçütünü; PMI, ölüm sonrası geçen süreyi; Location, çalışma alanını; Season, mevsim etkisini; (1|Pig) ise her domuz bireyinin kendine özgü başlangıç düzeyi veya bireysel varyasyonunu gösteren rastgele etkiyi ifade eder. Bu modelin amacı, tüm karkaslar aynı kabul edilmeden, her bir bireyin kendi değişkenliği hesaba katılarak ayrışma ölçütleri ile PMI arasındaki ilişkiyi değerlendirmektir.

Karma etkili model sonuçları, PMI ile tüm ayrışma ölçütleri arasında anlamlı pozitif ilişki olduğunu göstermiştir. Keough ve Megyesi sistemleri PMI ile oldukça tutarlı artış göstermiştir; her ikisi için de eğim β = 0.09 ve p < 0.001 olarak verilmiştir. Ribéreau-Gayon sistemi de anlamlı ilişki göstermiştir; ancak artış daha yavaştır, β = 0.04 ve p < 0.001’dir. ADD ile PMI arasındaki ilişki de anlamlıdır; fakat bireysel karkaslar arasında daha yüksek değişkenlik vardır.

Bu sonuçların pratik anlamı şudur: Ayrışma puanları genel olarak PMI ile artar, yani zaman geçtikçe ayrışma puanı yükselir. Fakat bu artışın hızı ve biçimi mevsime, konuma, kar örtüsüne, örneklemeye ve bireysel karkas özelliklerine bağlı olarak değişir. Dolayısıyla bir adli vakada yalnızca genel bir TBS tablosuna bakarak kesin PMI tahmini yapmak riskli olabilir. Özellikle soğuk iklimlerde bölgeye özgü veri çok önemlidir.

Çalışmada kar örtüsünün etkisi özellikle dikkat çekicidir. P24_1 kar örtüsünden korunmuş ve düzenli doku örneklemesi yapılmıştır. P24_2 ve P24_3 karla temas etmiş ve örnekleme koşulları farklı olmuştur. P24_4 ise karla kaplı kalmış ve örneklenmemiştir. Bulgular, P24_1, P24_2 ve P24_3’ün benzer hızda ayrıştığını; P24_4’ün ise daha yavaş ayrıştığını göstermiştir. Araştırmacılar bu durumun hem kar örtüsünün hem de invaziv doku örneklemesinin ayrışma çizgisini değiştirebileceğini düşündürdüğünü belirtir.

Bu bulgu adli uygulama açısından önemlidir. Gerçek olaylarda vücut kar altında kalabilir, kısmen açıkta olabilir, hayvanlar tarafından zarar görebilir, travma veya açık yara bulunabilir, olay yeri incelemesi sırasında doku örneği alınabilir. Bu tür küçük gibi görünen farklar, soğuk iklimde ayrışma hızını değiştirebilir. Dolayısıyla PMI tahmininde yalnızca genel hava durumu değil, kalıntının mikroçevresi de dikkate alınmalıdır.

Çalışmanın geçmiş açısından önemi, adli tafonomi literatüründe sıcak ve ılıman iklimlere göre soğuk iklim verisinin daha sınırlı olmasına dayanır. Mevcut TBS ve ADD sistemlerinin önemli kısmı farklı iklimlerde geliştirilmiş veya test edilmiştir. Bu çalışma, Kanada’nın Dfb ikliminde kış ayrışmasının nasıl farklılaştığını göstererek literatürdeki bölgesel veri boşluğunu azaltır.

Bugün açısından önemi, kuzey ülkeleri, dağlık bölgeler, karasal iklim alanları ve uzun kış yaşayan bölgelerde adli ölüm soruşturmaları için daha dikkatli standartlara ihtiyaç olduğunu göstermesidir. Soğuk iklimlerde bir cesedin “az ayrışmış” görünmesi, her zaman ölümün çok yakın zamanda gerçekleştiği anlamına gelmeyebilir. Düşük sıcaklık ve kar örtüsü ayrışmayı günler, haftalar hatta aylar boyunca belirgin biçimde yavaşlatabilir.

Gelecek açısından çalışma, bölgeye özgü PMI modellerinin geliştirilmesi gerektiğini vurgular. Mevcut TBS sistemleri tamamen terk edilmelidir dememektedir; ancak bu sistemlerin soğuk iklimlerde doğrulanması, uyarlanması veya yeni standartlarla desteklenmesi gerektiğini göstermektedir. Özellikle erken ayrışma evreleri adli açıdan çok kritik olduğu için, bu evrelerdeki 5 puana kadar varan eşik uyumsuzlukları önemlidir.

Çalışmanın güçlü yönlerinden biri, gerçek dış ortam koşullarında uzun süreli takip yapılmasıdır. Kış karkasları Ekim’den Haziran’a kadar, ilkbahar karkasları ise ilgili dönemler boyunca izlenmiştir. Fotoğraflama, TBS puanlaması, ADD hesaplamaları, meteorolojik veriler ve istatistiksel modelleme birlikte kullanılmıştır. Ayrıca çalışma yalnızca mevsim etkisini değil, kar örtüsü ve invaziv örnekleme gibi prosedürel değişkenleri de hesaba katmaya çalışmıştır.

Sınırlılıkları da dikkatli değerlendirilmelidir. Araştırma insan kalıntıları üzerinde değil, domuz modelleri üzerinde yapılmıştır. Örneklem sayısı altı karkasla sınırlıdır. Kış ve ilkbahar karkasları farklı yerlerde bulunmuştur; bu nedenle konum ve mevsim etkileri tamamen birbirinden ayrıştırılamayabilir. Bazı ek veriler tamamlayıcı dosyalara bırakılmıştır. Ayrıca gerçek adli vakalarda giysi, gömme, suya maruz kalma, hayvan erişimi, travma, vücut kütlesi, insan anatomisi ve olay yeri koşulları daha karmaşık olabilir.

Çalışmanın söylediği şey şudur: Soğuk, karla ilişkili ve nemli Dfb iklimlerinde ayrışma sıcak iklimlere göre daha yavaş, daha değişken ve bazı yönleriyle farklı ilerleyebilir. Mevcut TBS sistemleri PMI ile ilişkili olsa da, özellikle erken evrelerde soğuk iklime özgü sınırlılıklar gösterebilir. Çalışmanın söylemediği şey ise şudur: Bu model her insan vakasında doğrudan ve kesin PMI tahmini verir. Araştırma, kesin adli uygulama garantisi değil, soğuk iklimlerde yöntem uyarlaması gerektiğini gösteren deneysel ve modelleme temelli bir katkı sunmaktadır.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Çalışma, Kanada’nın güney Ontario bölgesindeki nemli karasal Dfb ikliminde yürütülen deneysel bir adli tafonomi araştırmasıdır. İnsan kalıntıları yerine domuz karkasları kullanılmıştır. Amaç, kış koşullarında ayrışma sürecinin nasıl ilerlediğini, mevcut TBS sistemlerinin bu koşullarda nasıl performans gösterdiğini ve PMI tahmini için hangi modellerin daha uygun göründüğünü değerlendirmektir.

Çalışma modeli ve örneklem:

Arazi ve örnekleme düzeni:

• Kış karkasları Trent University arazisine yaklaşık 12 metre aralıklarla yerleştirilmiştir.
• Karkaslar sırtüstü pozisyonda doğal ayrışmaya bırakılmıştır.
• P24_1 kış aylarında polietilen örtüyle kapatılarak kar örtüsü negatif kontrolü olarak kullanılmıştır.
• P24_2 ve P24_3 gibi bazı kış karkaslarından yumuşak doku biyopsileri alınmıştır.
• İlkbahar karkasları Ontario Tech University arazisinde izlenmiştir.
• Toplam 141 yumuşak doku biyopsi örneği alınmıştır.

Görsel izleme:

• Kış karkasları yaklaşık 7 günde bir takip edilmiştir.
• İlkbahar karkasları başlangıçta günlük, ayrışma ilerledikçe daha seyrek izlenmiştir.
• Her karkas için kafesli görünüm, tüm kalıntı, baş, gövde/karın, üst ekstremiteler, alt ekstremiteler ve önemli yakın detaylar fotoğraflanmıştır.
• Fotoğraflar TBS puanlaması için kullanılmıştır.

Kullanılan TBS sistemleri:

Çalışmada kullanılan ADD formülü:

\[ ADD = 10^{(0.002 \times TBS \times TBS + 1.81)} \pm 388.16 \]

Bu formül Megyesi ve Keough TBS değerlerinden ADD tahmini yapmak için kullanılmıştır. Burada TBS görsel ayrışma puanını, ADD ise birikimli derece günlerini ifade eder. Formül, ayrışma puanı arttıkça ısıl birikimin de arttığını varsayar. Ancak çalışma, bu ilişkinin soğuk iklimde özellikle erken evrelerde kararsız olabileceğini göstermektedir.

Karma etkili model formülü:

\[ TBS\ metric \sim PMI + Location + Season + (1|Pig) \]

Bu modelde PMI zaman etkisini, Location yer etkisini, Season mevsim etkisini, (1|Pig) ise her karkasın bireysel farklılığını hesaba katar. Model, tüm karkasların aynı ayrışma çizgisini izlediğini varsaymak yerine bireysel varyasyonu istatistiksel olarak kontrol eder.

Başlıca bulgular:

Karma etkili model sonuçları:

Modelleme yorumu:

• Doğrusal modeller ayrışma sürecini sınırlı biçimde yakalayabilir.
• Logaritmik modeller ve GAM modelleri genel olarak daha yüksek açıklayıcılık göstermiştir.
• GAM modelleri, ayrışmanın doğrusal olmayan doğasını daha iyi temsil etmiştir.
• ADD, çevresel sıcaklık birikimini gösterse de bireysel karkas farklılıklarından daha fazla etkilenmiştir.
• TBS sistemleri PMI ile güçlü ilişki göstermiştir; fakat erken evrelerde ve soğuk iklim koşullarında sınırlılıkları vardır.

Çalışmanın temel sonuçları:

• Soğuk, kar örtüsü ve invaziv doku örneklemesi ayrışma sürecini değiştirebilir.
• Kış koşullarında ayrışma uzar, taze dönem genişler ve aktif çürüme gecikir.
• Yüksek nem koşullarında bile düşük sıcaklık ve donma-çözülme döngüleri kısmi mumyalaşmaya yol açabilir.
• Megyesi ve Keough sistemleri PMI ile güçlü ilişki gösterse de erken evrelerde soğuk iklim için tam güvenilir olmayabilir.
• Ribéreau-Gayon sistemi daha bütüncül ve tanımlayıcıdır; ancak ADD modellemesine doğrudan uyumlu değildir.
• GAM modelleri, PMI ile ayrışma ölçütleri arasındaki doğrusal olmayan ilişkiyi daha iyi yakalamıştır.
• Soğuk iklimlerde PMI tahmini için mevcut yöntemlerin bölgesel olarak doğrulanması veya yeni standartların geliştirilmesi gerekir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Bu makale, Irina Badell, Lesley Hewett, Theresa Stotesbury, Shari L. Forbes ve Aaron B. A. Shafer tarafından hazırlanan “Winter decomposition metrics of human remain models (Sus scrofa) in southern Ontario, Canada” başlıklı çalışmaya dayanarak hazırlanmıştır.

Çalışma, adli tafonomi ve PMI tahmini alanında deneysel gözlem, fotoğraf tabanlı ayrışma puanlaması, meteorolojik veri analizi ve istatistiksel modelleme içeren bir araştırma makalesi niteliğindedir. PDF’de DOI, dergi kabul bilgisi veya açık hakemlik durumu belirtilmediği için çalışma hakemliği metin üzerinden doğrulanamayan araştırma makalesi olarak değerlendirilmelidir.

Bu içerik hazırlanırken çalışmanın yöntemi, domuz modeli kullanımı, kış ve ilkbahar karşılaştırması, TBS sistemleri, ADD hesaplamaları, kullanılan formüller, istatistiksel modeller, şekiller, tablolar, sayısal sonuçlar, güçlü yönler ve sınırlılıklar korunmuştur. PDF’de olmayan insan vakalarına doğrudan uygulama, kesin adli garanti veya bölgesel standart önerisi dışında iddia eklenmemiştir.

Çalışma insan kalıntıları üzerinde değil, Sus scrofa yani domuz karkasları üzerinde yürütülmüştür. Bu nedenle sonuçlar doğrudan insan vakalarına birebir aktarılmamalıdır. Domuz modelleri, insan ayrışmasını anlamak için yaygın ve değerli bir analog sunsa da, gerçek adli vakalarda insan anatomisi, giysi, travma, gömülme, hayvan erişimi, mikroçevre ve olay yeri koşulları daha karmaşık olabilir.

Çalışmanın ana değeri, soğuk ve nemli Dfb ikliminde kış ayrışmasının uzun, değişken ve mevcut TBS sistemleri için zorlayıcı olabileceğini göstermesidir. Bulgular, özellikle kuzey iklimlerinde ölüm zamanı tahmini yapılırken sıcak iklimlerden türetilmiş modellerin dikkatli kullanılmasını ve bölgeye özgü doğrulama çalışmalarının geliştirilmesini desteklemektedir.