Notice bibliographique
Résumé
According to the National Academy of Sciences (NAS) Report on forensic science, “testimony linking microscopic hair analysis with particular defendants is highly unreliable.” This is a stunning conclusion because hair evidence has been admitted in numerous trials for over a century. The NAS Report was not the first to raise issues concerning hair evidence. In 1996, the Department of Justice issued a report discussing the exonerations of the first twenty-eight convicts through the use of DNA technology. This report highlighted the significant role that hair analysis played in a number of cases of these miscarriages of justice, including some death penalty cases. In 1998, a Canadian judicial inquiry into the wrongful conviction of Guy Paul Morin was released. His original conviction was based, in part, on hair evidence. The judge conducting the inquiry recommended that “[t]rial judges should undertake a more critical analysis of the admissibility of hair comparison evidence as circumstantial evidence of guilt.” In addition, a federal district court in 1995 observed: “Although the hair expert may have followed procedures accepted in the community of hair experts, the human hair comparison results in this case were, nonetheless, scientifically unreliable.” The following year, two commentators wrote: “If the purveyors of this dubious science cannot do a better job of validating hair analysis than they have done so far, forensic hair comparison analysis should be excluded altogether from criminal trials.” Yet, courts continued to admit expert testimony based on this technique. A 25 decision noted that “[t]he overwhelming majority of courts have deemed such evidence admissible.” This article examines the judicial history of microscopic hair analysis, including its role in several wrongful convictions. It discusses the misuse and the abuse of hair evidence, and the failure to establish an empirical basis for the technique. In sum, hair evidence provides a cautionary tale for other forensic techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».