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Enregistrement W2892998665

Forensic Bitemark Identification Evidence in Canada

2018· article· en· W2892998665 sur OpenAlexaffabout
Jason Chin, Darcy White

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueForensic and Genetic Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForensic identificationMedicineIdentification (biology)Forensic scienceTransparency (behavior)LawForensic engineeringEngineeringPolitical scienceArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent reviews by peak scientific bodies have concluded that forensic bitemark identification is not a demonstrably valid science. In the United States, the practice of forensic bitemark identification has been linked to at least 14 wrongful convictions and has been the subject of considerable academic study. Much less is known about the use of forensic bitemark identification in Canadian courts. To remedy this lack of knowledge, we performed an exhaustive search of the reported Canadian case law. We found 14 cases in which courts relied on a forensic bitemark identification, a number that likely underestimates the use of this practice. Still, in the cases we found, forensic bitemark experts overstated the accuracy and reliability of their practice, and did not appear to disclose the considerable controversy in the field. Furthermore, and despite repeated directions from the Supreme Court of Canada that trial judges should exercise a robust gatekeeper role in the face of invalid science, none of the courts excluded bite mark analysis, nor expressly questioned the scientific validity of the practice. We discuss these findings and provide recommendations based on the principle of transparency.

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 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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,780
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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