Results of the 3D Virtual Comparison Microscopy Error Rate (VCMER) Study for firearm forensics
Notice bibliographique
Résumé
The digital examination of scanned or measured 3D surface topography is referred to as Virtual Comparison Microscopy (VCM). Within the discipline of firearm and toolmark examination, VCM enables review and comparison of microscopic toolmarks on fired ammunition components. In the coming years, this technique may supplement and potentially replace the light comparison microscope as the primary instrument used for firearm and toolmark examination. This paper describes a VCM error rate and validation study involving 107 participants. The study included 40 test sets of fired cartridge cases from firearms with a variety of makes, models, and calibers. Participants used commercially available VCM software which allowed digital data distribution, specimen visualization, and submission of conclusions. The software also allowed participants to annotate areas of similarity and dissimilarity to support their conclusions. The primary cohort of 76 qualified United States and Canadian examiners that completed the study had an overall false-positive error rate of 3 errors from 693 comparisons (0.43%) and a false-negative error rate of 0 errors from 491 comparisons (0.0%). This accuracy is supplemented by the participant's provided surface annotations which provide insight into the cause of errors and the overall consistency across the independent examinations conducted in the study. The ability to obtain highly accurate conclusions on test fires from a wide range of firearms supports the hypothesis that VCM is a useful tool within the crime laboratory.
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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 | 0,034 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».