How to answer the question of error margin in forensic signature examination with a Bayesian approach?
Notice bibliographique
Résumé
In 2011, a new Criminal Procedure Code was adopted in Switzerland. Since then, forensic handwriting experts more frequently face challenging questions from lawyers. These additional questions especially focus on the degree of certainty regarding the conclusions of the expert, and on the error margin of the signature analysis. The authors seek to address such issues in a scientific manner, in agreement with laws of probability. On the basis of a case, they present the likelihood ratio approach they have followed to evaluate their results, and a full Bayesian approach designed to explain the question of error. The questions of interest were solved with this framework and the use of numbers in a case specific way. The proposed answer aims to explain to the Court what is the probability of being wrong in case at hand. The approach followed is robust, logic and transparent and represents a practical way of addressing the error margin question.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,045 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».