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Enregistrement W3126731221

Fire Science Myths: Examining Arson and Wrongful Convictions

2020· article· en· W3126731221 sur OpenAlexaboutno aff
Payten Smith

Notice bibliographique

RevueSFU Undergraduate Research Symposium Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueForensic Fingerprint Detection Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArsonMythologyFire investigationSpeculationCriminologyForensic engineeringLawPoison controlSample (material)Crime sceneHistoryEngineeringPolitical scienceSociologyBusinessMedical emergencyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior to 1992, fire investigators examined fire scenes through subjective observation and by process of elimination. If no cause could be determined for fire, arson would be assumed. If the cause were suspected, analysis of scenes based on an array of fire origin myths and patterns, such as crazed glass, would take place, usually resulting in a decision of intentional lighting. This research examines the use of fire science myths and fire pattern analysis in Canadian Courts, pointing to the potential for existing wrongful convictions based on outdated fire scene investigation methods. Through a mixed-methods study design, a sample of 30 court case summaries mentioning fire patterns were analyzed. Ten of which, dating prior and twenty occurring after 1992. As this research is in progress, results have not yet been formulated. However, speculation of current findings suggests that fire science myths have been used in Canadian court history.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,121
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil0,691

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,121
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0120,024
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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