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Enregistrement W2766145998 · doi:10.1111/1556-4029.13668

Development and Validation of a Virtual Examination Tool for Firearm Forensics, ,

2017· article· en· W2766145998 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Optical Sensing Technologies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Institute of JusticeUniversity of Illinois at Urbana-Champaign
Mots-clésVirtual microscopyCrime sceneFalse positive paradoxComputer scienceIdentification (biology)CartridgePoison controlArtificial intelligenceMaterials scienceMedicinePsychologyMedical emergencyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transition from 2D imaging to 3D scanning in the discipline of firearms and toolmark analysis is likely to provide examiners an unprecedented view of microscopic surface topography. The digital examination of measured 3D surface topographies has been referred to as virtual microscopy (VM). The approach offers several potential advantages over traditional comparison microscopy. Like any new analytic method, VM must be validated prior to its use in a crime laboratory. This paper describes one of the first validation studies of virtual microscopy. Fifty-six participants at fifteen laboratories used virtual microscopic tools to complete two proficiency-style tests for cartridge case identification. All participating trained examiners correctly reported 100% of the identifications (known matches) while reporting no false positives. The VM tools also allowed examiners to annotate compared surfaces. These annotations provide insight into the types of marked utilized in comparative analysis. Overall, the results of the study demonstrate that trained examiners can successfully use virtual microscopy to conduct firearms toolmark examination and support the use of the technology in the crime laboratory.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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