A retail sampling approach to assess impact of geographic concentrations on probative value of comparative bullet lead analysis
Notice bibliographique
Résumé
The probative value of comparative bullet lead analysis (CBLA), a now discontinued technique that was used by the Federal Bureau of Investigation for more than 30 years, has been hotly debated over the last several years. One issue that has received relatively little attention concerns the degree of geographic dispersion of bullets as they pass from manufacturers to retailers. Proponents and critics of CBLA alike agree that geographic distribution is such a major consideration, if not a predominant one, that it could significantly diminish, or completely erode, the probative value of a CBLA ‘match’ or, in some cases, even make a match counter-probative. The inattention to this issue to date appears to be a consequence of lack of data, rather than lack of importance. Until now, no datum concerning bullet distribution has been presented in the public domain, critically hampering the proper estimation of the probative value of a CBLA match. In this paper, we use manufacturer packing codes on boxes of bullets in retail outlets at four sites in the United States as a surrogate measure of bullet lead compositions to gauge local retail bullet distribution. Using a weighted average packing code match probability, we found very high degrees of geographic concentration of bullet packing codes. Although these findings can only offer a rough estimate of the degree of geographic concentration of actual chemical compositions of bullets, they are sufficient to establish that geographic concentration does, in fact, exist. Such a concentration would have a significant impact on the probative value of any claimed CBLA match.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,128 | 0,340 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».