Score based procedures for the calculation of forensic likelihood ratios – Scores should take account of both similarity and typicality
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
Score based procedures for the calculation of forensic likelihood ratios are popular across different branches of forensic science. They have two stages, first a function or model which takes measured features from known-source and questioned-source pairs as input and calculates scores as output, then a subsequent model which converts scores to likelihood ratios. We demonstrate that scores which are purely measures of similarity are not appropriate for calculating forensically interpretable likelihood ratios. In addition to taking account of similarity between the questioned-origin specimen and the known-origin sample, scores must also take account of the typicality of the questioned-origin specimen with respect to a sample of the relevant population specified by the defence hypothesis. We use Monte Carlo simulations to compare the output of three score based procedures with reference likelihood ratio values calculated directly from the fully specified Monte Carlo distributions. The three types of scores compared are: 1. non-anchored similarity-only scores; 2. non-anchored similarity and typicality scores; and 3. known-source anchored same-origin scores and questioned-source anchored different-origin scores. We also make a comparison with the performance of a procedure using a dichotomous "match"/"non-match" similarity score, and compare the performance of 1 and 2 on real data.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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