Damage characteristics of fabrics created by <scp>TASER</scp> probes
Notice bibliographique
Résumé
TASER® weapons are conducted energy weapons (CEWs) that are frequently used by police departments around the world. CEWs can be deployed in two methods: drive stun application and probe deployment. This study aims to examine damages caused by TASER devices on fabrics and whether types of fabric material and TASER models could contribute to different damage features. Three types of white fabric were used, including 100% cotton, 100% polyester, and 65:35 polyester-cotton blend. Three models: TASER X26P, TASER X2, and TASER 7 were shot onto each type of fabric, with five repetitions each. Each damaged area on the fabric caused by a probe is a sample (n = 90) and was examined with a Keyence digital microscope. Images were captured by the Keyence microscope and measurements were recorded, including damage dimensions, fabric condition, evidence of burning, and extra findings. The presence of fused yarn ends was found to be statistically significant across the fabric types, and no damage features were found that may assist in the identification of TASER models. Other damage features including damage dimensions, discoloration, and fiber deformation were not found to be showing apparent differences according to statistical analysis. The conclusions made by this research should be used with caution due to the small sample size.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».