Nutzung von Live-Positionsdaten im Rahmen von längerfristigen Observationen und bei der Fahndung nach Diebesgut im Vergleich
Notice bibliographique
Résumé
Nutzung von Live-Positionsdaten im Rahmen von längerfristigen Observationen und bei der Fahndung nach Diebesgut im VergleichWie bereits dargelegt, nutzt die Polizei bereits Positionsdaten im Ermittlungsverfahren, insbesondere bei der Observation.3 Mithin verfügt die Polizei über Erfahrungswissen hinsichtlich des Einsatzes von Ortungstechnologie.Daher stellen sich die Fragen, welche Rückschlüsse aus diesen Erkenntnissen hinsichtlich der Live-Ortung von Diebesgut gezogen werden können und inwieweit das Erfahrungswissen aus der Observation auf das Auffinden von Diebesgut übertragen werden kann?Zur Beantwortung dieser Fragen sind die beiden Maßnahmen aus einer kriminalistischen und polizeitaktischen Perspektive heraus miteinander zu vergleichen.Auf den Gemeinsamkeiten sowie den Unterschieden aufbauend werden Anforderungen an die Ortungstechnik zur Diebstahlsaufklärung formuliert.Dabei werden auch der Einbau und die Einsatzbereitschaft der Ortungstechnologie, Qualitätsmerkmale der GPS-Module sowie die Akkulaufzeiten betrachtet.Untersucht wird primär die Positionsermittlung mittels GPS-Technologie, da die Live-Ortung in der Polizeipraxis überwiegend über GPS erfolgt, 4 sodass diesbezüglich die meisten Erkenntnisse bestehen. Einbau des GPS-Senders und polizeiliche Ressourcen Parallelen zwischen der längerfristigen Observation und der DiebesgutfahndungDie Live-Ortung setzt voraus, dass ein GPS-Trackingmodul an oder in dem zu ortenden Gegenstand verbaut wurde, und zwar so, dass der Gegenstand von den Nutzer*innen nur schwer entdeckt werden kann.Andernfalls besteht 1. 1.11 Jessica Kraus hat ihre Bachelorarbeit begleitend zum Projekt FindMyBike geschrieben.2 Dr. Jan Fährmann war in dem Projekt FindMyBike Wissenschaftlicher Mitarbeiter für die rechtlichen und kriminologischen Forschungsfragen. 3
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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 | 0,009 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,002 |
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.
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 ».