Automated forensic soil mineral analysis; testing the potential of lithotyping
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the investigation of serious crimes, soil can be, in some cases, a very valuable class of trace evidence. The complexity of soil is part of the reason why it is useful as trace evidence but is also an inherent problem, as there are many different parameters in a soil sample that could potentially be characterized. The inorganic components of soils are dominated by minerals, along with anthropogenic particulate grains; thus, the analysis of soil mineralogy as the main technique for inorganic forensic soil characterization is recommended. Typical methods that allow the bulk mineralogy to be determined, such as X-ray diffraction (XRD), do not allow the texture of the particles to be characterized. However, automated scanning electron microscopy (SEM) provides both modal mineralogy and also allows particle textures to be characterized. A recent advance in this technique has been the ability to report the modal mineralogy of a sample as ‘lithotypes’, which are defined on the basis of a combination of mineralogy and other parameters, such as grain size and mineral associations. Defined lithotype groups may include monominerallic grains but also, importantly, allow the automated quantification of rock types and other anthropogenic materials. Based on a simulated forensic scenario, the use of lithotyping is evaluated as an aid in the analysis of soil samples. This technique provides additional discrimination when comparing different soil samples.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».