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Enregistrement W2884002807 · doi:10.1080/00450618.2018.1485738

Forensic science 2020 – the end of the crossroads?

2018· article· en· W2884002807 sur OpenAlex
Claude Roux, Olivier Ribaux, Frank Crispino

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

RevueAustralian Journal of Forensic Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEthics and Social Impacts of AI
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCriminal justiceEngineering ethicsForensic scienceExploitEconomic JusticePolitical scienceSociologyEpistemologyComputer securityCriminologyComputer scienceLawEngineeringHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forensic science has been at the crossroads for over a decade. While this situation is a fertile ground for discussion, security problem solving and the sound administration of justice cannot be put on hold until solutions pleasing everyone emerge. In all practical reality, forensic science will continue to be applied because it is simply the most reliable way to reconstruct the past through the exploitation of relics of criminal activities and by logical treatment of the collected information. In this paper, it is argued that instead of exclusively focusing on error management and processes, we should also question the very ontological nature of forensic science. Not only should the dominant conception of forensic sciences as a patchwork of disciplines assisting the criminal justice system be challenged, but forensic science’s own fundamental principles should also be better enunciated and promoted so they can be more broadly accepted and understood. Such changes invite operations, education and research to become more collective and interdisciplinary. This is necessary to fully exploit the investigative, epidemiological, court and social functions of forensic science. We ought to ask the question: will forensic science reach the end of the crossroads soon?

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0040,055
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,324 · 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