Taking Stock of Criminal Profiling
Notice bibliographique
Résumé
The use of criminal profiling (CP) in criminal investigations has continued to increase despite scant empirical evidence that it is effective. To take stock of the CP field, a narrative review and a 2-part meta-analysis of the published CP literature were conducted. Narrative review results suggest that the CP literature rests largely on commonsense justifications. Results from the 1st meta-analysis indicate that self-labeled profiler/experienced-investigator groups did not outperform comparison groups in predicting offenders' cognitive processes, physical attributes, offense behaviors, or social habits and history, although they were marginally better at predicting overall offender characteristics. Results of the 2nd meta-analysis indicate that self-labeled profilers were not significantly better at predicting offense behaviors, but outperformed comparison groups when predicting overall offender characteristics, cognitive processes, physical attributes, and social history and habits. Methodological shortcomings of the data and the implications of these findings for the practical utility of CP are discussed.
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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 | 0,101 | 0,296 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».