Evaluation of rapid DNA using ANDE™ in a technical exploitation Level 2 laboratory workflow
Notice bibliographique
Résumé
A trial of rapid DNA (rDNA), a fully automated DNA profiling system, within a technical exploitation (TE) workflow is an important endeavor. In the 2019 Ardent Defender (AD) exercise, the Deployable Technical Analysis Laboratory (DTAL), of the Canadian Department of National Defence (DND), evaluated the use of rDNA using ANDE™. Sixteen samples were processed during a pre-exercise "controlled" setting, 44 samples were from an "uncontrolled" environment during the exercise, and 22 samples were buccal swabs. The proportion of profiles suitable for upload to ANDE™ was 95.5% of buccal samples (21/22), 66.7% controlled samples, and 15.9% for uncontrolled samples. A considerable difference was observed in the proportions of complete DNA profiles obtained from all exploited items between the controlled (58.3%) and uncontrolled (15.9%) trials and in the proportions of samples where no DNA was detected (16.7% controlled trial vs. 56.8% uncontrolled trial). Overall, the trials highlighted the potential to gain identity intelligence using rDNA within a TE workflow and revealed the impact of operational constraints and the need to improve certain TE practices to gain the most benefit from rDNA. It also demonstrated the benefit of including an uncontrolled component for a more realistic indication of rDNA effectiveness in operational settings and highlighted operational practices impacting rDNA success. Mixture deconvolution was difficult as current guidelines do not consider some of the stochastic effects produced by the rDNA analysis; however, overall, the study demonstrated that rDNA using the ANDE™ instrument could be successfully incorporated into a TE workflow within a deployable laboratory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».