Forensic intelligence teaching and learning in higher education: An international approach
Notice bibliographique
Résumé
Over the years, forensic science has primarily positioned itself as a service provider for the criminal justice system, following the dominant and traditional reactive law enforcement model. Unfortunately, this focus has limited its capacity to provide knowledge about crime systems and to support other forms of policing styles through forensic intelligence. Although forensic intelligence research has steadily developed over the last few years, it is rarely covered in the core of academic teaching and research programs. Developing forensic intelligence programs would empower graduates with an awareness of forensic intelligence meaning and models, creating great opportunities to shape their future professional activities and progressively shift the dominant paradigm through a bottom-up approach. In this article, the teaching and learning strategies in forensic intelligence developed at the University of Lausanne (Switzerland) and adapted at the University of Technology Sydney (Australia) and the Université du Québec à Trois-Rivières (Canada) are presented. The objective behind the strategy is to reflect on and work on real case scenarios using a progressive teaching and learning approach that builds upon the theory and practical exercise putting students in real-life situations. Through this innovative learning process, students move away from the Court as the sole end purpose of forensic science. They learn to adopt different roles, adopt a proactive attitude as well as work individually and collaboratively. This teaching and learning strategy breaks the current silos observed in the forensic science discipline by focusing on processes and critical thinking. It can be foreseen, through the evolution of crime and policing models, that the learning and teaching strategy described in this article offers and will offer the students with many new job opportunities. The article concludes with the advantages that such teaching and learning programs in forensic intelligence bring to the forensic science community.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».