MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4384927704 · doi:10.1007/s11757-023-00790-8

Child sexual abuse material on the darknet

2023· article· en· W4384927704 sur OpenAlexaff
Colm Gannon, Arjan Blokland, Salla Huikuri, Kelly M. Babchishin, Robert Lehmann

Notice bibliographique

RevueForensische Psychiatrie Psychologie Kriminologie · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCybercrime and Law Enforcement Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternet privacySocial mediaMainstreamBarterLaw enforcementCriminologyGovernment (linguistics)World Wide WebComputer sciencePolitical sciencePsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract By routing traffic through a random combination of servers worldwide, the darknet obfuscates the identity of its users, making it an attractive medium for journalists, dissidents, and individuals committing crimes. Since 2008, access to the darknet has been facilitated by the The Onion Router (TOR) browser, bringing the darknet within reach of an increasingly wider audience. Tens of thousands of darknet forums serve the criminal needs of millions of users each day and hundreds of these darknet forums are especially dedicated to the exchange of child sexual abuse materials (CSAM). Practitioners who work with men with sexual offences may therefore face individuals whose sexual offences occurred partly or wholly in the darknet. In the current review article, we summarize both the scientific literature and evidence obtained from CSAM forum “take-downs,” to describe the organization of darknet CSAM forums and the activities of their members. These forums report large and international memberships of individuals who, much like mainstream social media, interact online on a regular basis, creating large, online communities in which like-minded individuals can socialize and barter CSAM with minimal risk of discovery. Not all forum members contribute equally to the community, and especially administrators appear indispensable for the proper functioning of the CSAM forum. Implications for future research and law enforcement are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueForensische Psychiatrie Psychologie KriminologieMême sujetCybercrime and Law Enforcement StudiesTravaux en français237 207