The end of the (forensic science) world as we know it? The example of trace evidence
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
The dominant conception of forensic science as a patchwork of disciplines primarily assisting the criminal justice system (i.e. forensics) is in crisis or at least shows a series of anomalies and serious limitations. In recent years, symptoms of the crisis have been discussed in a number of reports by various commentators, without a doubt epitomized by the 2009 report by the US National Academies of Sciences (NAS 2009 Strengthening forensic science in the United States: a path forward). Although needed, but viewed as the solution to these drawbacks, the almost generalized adoption of stricter business models in forensic science casework compounded with ever-increasing normative and compliance processes not only place additional pressures on a discipline that already appears in difficulty, but also induce more fragmentation of the different forensic science tasks, a tenet many times denounced by the same NAS report and other similar reviews. One may ask whether these issues are not simply the result of an unfit paradigm. If this is the case, the current problems faced by forensic science may indicate future significant changes for the discipline. To facilitate broader discussion this presentation focuses on trace evidence, an area that is seminal to forensic science both for epistemological and historical reasons. There is, however, little doubt that this area is currently under siege worldwide. Current and future challenges faced by trace evidence are discussed along with some possible answers. The current situation ultimately presents some significant opportunities to re-invent not only trace evidence but also forensic science. Ultimately, a distinctive, more robust and more reliable science may emerge through rethinking the forensics paradigm built on specialisms, revisiting fundamental forensic science principles and adapting them to the twenty-first century.
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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 | 0,024 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,025 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,001 |
| 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