Comparing the Performance of IBIS and BulletTRAX‐3D Technology Using Bullets Fired Through 10 Consecutively Rifled Barrels*
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
This study evaluates the abilities of the Integrated Ballistics Identification System (IBIS) and BulletTRAX-3D electronic imaging systems to identify bullets fired by the same weapon in a large database of images. Ten consecutively rifled handgun barrels were test fired to obtain reference sample and known match sample pairs for upload onto both bullet acquisition systems. Both copper-jacketed and lead bullets were uploaded, to account for variations in the manner in which markings are reproduced on the different metal compositions. Ranked correlation lists were examined and evaluated. For copper-jacketed bullet correlations, both IBIS and BulletTRAX-3D identified all reference samples to their known matches within the top 10 positions. For lead bullets, BulletTRAX-3D identified all reference samples to their known match in the top 10 positions while IBIS identified only 30%. For inter composition comparisons, BulletTRAX-3D was more successful than IBIS, identifying 100% of reference samples to their known match in the top 20 for copper-jacketed to lead comparisons and 90% for lead to copper-jacketed comparisons. These results suggest that BulletTRAX-3D is more effective than IBIS in the analysis of a wider range of bullet types and it was also found to produce images of superior quality.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| 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