The Need for Standards Unification in Forensic Laboratory Practices: Protocol for Setting Up the Arab Forensic Laboratories Accreditation Center
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the recent trend toward developing and applying quality control measures in the forensic science disciplines, there is a heightened interest to efforts to ameliorate disparate quality among laboratories through the enforcement of standards and best practices. OBJECTIVE: This protocol aims to set up the Arab Forensic Laboratories Accreditation Center (AFLAC) to act as a key driving legal force for accreditation of the different forensic laboratories in the Arab region. METHODS: Upon its development, the Forensic Laboratory-Arabian Gate (FLAG) platform will serve as a preliminary stage for the AFLAC, and 2 preparatory steps will be achieved through the FLAG platform: the first one is a scoping study to analyze the international guidelines regarding the forensic laboratory practices in different specialties, and the second one is mapping surveys to explore how the international and national guidelines are translated into practice in Arab forensic laboratories. Development of the Arab forensic laboratories accreditation center will be initiated by building the AFLAC quality management system, which comprises formation of the forensic science committees to achieve the standards required for accreditation in each discipline. This will be followed by the attainment of regional accreditation recognition of the Arab Accreditation Cooperation (ARAC) and the International Laboratory Accreditation Cooperation. This recognition necessitates achieving International Organization for Standardization/International Electrotechnical Commission 17011 standard requirements prior to official application to the ARAC. RESULTS: The first phase of our work (the FLAG platform) began in February 2022 and is expected to end in December 2022. The FLAG platform was proposed to the Arab Society of Forensic Sciences and Forensic Medicine in March 2022, and we received approval to host this web development project. Subsequent phases are anticipated to begin in January 2023 and are expected to end in 2025. CONCLUSIONS: This work describes our approach to provide a valuable tool for forensic laboratory accreditation services to promote the best practice and its consistency in the field of forensic sciences in the Arab region. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/36778.
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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 | 0,026 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».