“Our Laws Have Not Caught up with the Technology”: Understanding Challenges and Facilitators in Investigating and Prosecuting Child Sexual Abuse Materials in the United States
Notice bibliographique
Résumé
With technological advances, the creation and distribution of child sexual abuse material (CSAM) has become one of the fastest growing illicit online industries in the United States. Perpetrators are becoming increasingly sophisticated and exploit cutting-edge technology, making it difficult for law enforcement to investigate and prosecute these crimes. There is limited research on best practices for investigating cases of CSAM. The aim of this research was to understand challenges and facilitators for investigating and prosecuting cases of CSAM as a foundation to develop best practices in this area. To meet these objectives, qualitative interviews and focus groups were conducted with participants throughout the western United States. Two major themes arose from this research: Theme 1: Challenges to investigating and prosecuting CSAM; and Theme 2: Facilitators to investigating and prosecuting CSAM. Within Theme 1, subthemes included technology and internet service providers, laws, lack of resources, and service provider mental health and well-being. Within Theme 2, subthemes included multidisciplinary teams and training. This research is a first step in understanding the experiences of law enforcement and prosecutors in addressing CSAM. Findings from this study can be used to support the development of best practices for those in the justice system investigating and prosecuting CSAM.
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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 | 0,013 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».