Les applications de téléphones intelligents et tablettes pour l'investigation de scène de crime: état des lieux, typologie et critères d’évaluation
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, applications for smartphones and tablets have undergone important developments, and their use is gradually becoming a new standard in everyday life and in some professional circles. Forensic science, and especially crime scene investigation, will not be an exception. However, should we expect a revolution of methods and practices, or only an extension of available tools without any fundamental change?To address this question and establish the current state of research and practice, this study considers a literature review, semi-structured interviews, and a survey of forensic unit representatives in Canada and Switzerland. It appears that there is at present no specific policy or framework to guide the development, use, and evaluation of applications that could support the investigation of crime scenes. Therefore, this article proposes a typology of applications and criteria for assessing their relevance, reliability, and response to operational requirements. The detailed study of five applications is used to illustrate the assessment process.A better understanding of issues and critical success factors associated with the use of applications is necessary to ensure the measured and intelligent integration of this technology in the daily investigation of crime scenes. In this regard, strengthening of scientific and pragmatic research that considers operational constraints is considered desirable.
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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 | 0,035 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».