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Enregistrement W3126534690 · doi:10.4018/978-1-7998-7114-9.ch012

A Case Study of Investigation of Crime Management System Using ICT

2021· book-chapter· en· W3126534690 sur OpenAlexaff
Soobia Saeed, N. Z. Jhanjhi, Mehmood Naqvi, Shakeel Ahmed, Mamoona Humayun, Vasaki Ponnusamy

Notice bibliographique

RevueAdvances in human and social aspects of technology book series · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCybercrime and Law Enforcement Studies
Établissements canadiensMohawk College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)Information and Communications TechnologyProduct (mathematics)EmancipationCyber crimeComputer securityInternet privacyEngineeringBusinessPolitical scienceLawComputer scienceSociologyWorld Wide WebSocial scienceThe Internet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Keeping the recent history of Anti Narcotic Force with accused records has been a growing concern for the agency. Nature of Addiction (NA) has witnessed a number of cases which resulted in death just because of mismanagement of records files. The author concludes the result of the software with a greater potential for new features. The author, therefore, considered also the possibility to add a secure way to authenticate the user. This chapter applies the idea of emancipation to apprehend the usage of management system amongst crime investigation in city and rural regions related to ICT and era; the author examines the Karachi Provincial Office for the Nature of Addiction (NA) and centers the product on keeping records of the accused and their employees' information through Excel sheets and paper files, which are managed by the mill to handle and keep each of the records by ordering.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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