Cinderella Story? The Social Production Of A Forensic “Science”
Notice bibliographique
Résumé
The last decade has witnessed unprecedented criticism of the forensic sciences from academic commentators and authoritative scientific and technical organizations. Simultaneously, podiatrists have begun to promote themselves as forensic scientists, capable of assisting investigators and courts in their endeavors to identify offenders. This article traces the emergence of forensic podiatry, particularly forensic gait analysis. Forensic gait analysis is a practice that involves comparing persons of interest in crime-related images (such as CCTV and surveillance recordings) with reference images of suspects, where the primary focus is on movement and posture. It tends to be applied when other techniques, such as the comparison of facial and body features, are constrained because of disguises (e.g., the use of balaclavas) or the low quality of the images. This article endeavors to explain how forensic podiatry came into being, shed light on forensic field formation, make an assessment of the knowledge base underpinning forensic gait analysis, and reflect on what the legal recognition of forensic gait analysis reveals about the ability of common law courts to regulate expertise.
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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 | 0,010 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,067 |
| Communication savante | 0,017 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».