MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2766145998 · doi:10.1111/1556-4029.13668

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

2017· article· en· W2766145998 sur OpenAlexaff
Pierre P. Duez, Todd J. Weller, Marcus A. Brubaker, Richard E. Hockensmith, Ryan Lilien

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Forensic SciencesMême sujetAdvanced Optical Sensing TechnologiesTravaux en français237 207