The use of liquid latex as a pre‐treatment to recover debris‐covered latent fingerprints from exterior surfaces of vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study evaluated the effectiveness of using liquid latex as a pre‐treatment for fingerprint recovery from the exterior surfaces of vehicles in summer. The sample of this study was 540 sebaceous latent fingerprints deposited on the lower body of three vehicles. Thirty control and thirty experimental fingerprints were deposited on each vehicle, and the experiment was repeated three times. The three vehicles were driven daily for either 2, 3, or 4 weeks after the deposition of fingerprints. After the vehicles reached their designated debris accumulation duration, the latent fingerprints in the control groups were developed with black fingerprint powder. Liquid latex was applied onto the fingerprints in the experimental groups, and they were subsequently developed with black fingerprint powder. A chi‐sure test indicated that there was a significant difference in fingerprints recovery performance between two methods ( X 2 = 4.903, d.f. = 1, p = 0.027). An odds ratio test indicated the control method increases the probability of fingerprint recovery by 1.54 times. A Fisher's exact test was used to evaluate the quality of fingerprints recovered from both methods and it indicated that there is no significant difference in quality using the two methods ( p = 0.058). This study indicated that the traditional fingerprint powder method performed better for fingerprint recovery from exterior surfaces of vehicles in summer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».