Forensic analysis of latent fingermarks by silver‐assisted LDI imaging MS on nonconductive surfaces
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
For over a century, the recovery of latent fingerprints (LFP) from crime scenes has been one of the most important and common methods in forensic investigation. LFP evidences are located and collected from several surfaces by law enforcement officers and fingerprint patterns are revealed and visualized by criminalistics experts using a variety of forensic enhancement techniques. In the last decade, analytical technologies have been developed to increase the amount of information recovered during an investigation by providing additional circumstantial evidences. Indeed, the residue transferred from the fingertip to a surface, called the fingermark, can provide additional chemical information related to the suspect. In this context, imaging mass spectrometry (IMS) has proven to be a powerful tool for chemical identification of fingermark residues. In this special feature article, Pr. Pierre Chaurand and colleagues demonstrate the potential of silver-assisted laser desorption ionization IMS for the analysis of fingermarks found on various non-porous, semi-porous and porous surfaces typically found at crime scenes. Dr. Chaurand is Professor of Chemistry at the Université de Montréal (Montreal, QC, Canada). His main research interests are centered on the development of IMS methods to enhance signal specificity and sensitivity.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle