Intra- and inter-rater reliability of a manual codification system for footwear impressions: first lessons learned from the development of a footwear database for forensic intelligence purposes
Notice bibliographique
Résumé
To generate forensic intelligence from footwear impressions and link crime scenes, most law enforcement agencies and forensic laboratories rely on a manual codification system based on pattern recognition and classification by human analysts. However, although they are commonly used in practice, to date we still know little about the reliability of such systems. Taking advantage of the development of a footwear database for forensic intelligence purposes at the Laboratoire de sciences judiciaires et de médecine légale in Quebec (Canada), this study aims to make a preliminary assessment of the intra- and inter-rater reliability (i.e., the level of repeatability over time and the level of consensus between analysts) of the proposed codification system. To do so, three forensic intelligence analysts classified a set of 27 crime scene impressions and test impressions at two different times (two weeks apart). Percent agreement, Cohen’s Kappa, and Light’s Kappa were then calculated. Results show that two out of three analysts have reached an almost perfect level of intra-rater agreement, while the other have achieved a substantial level of intra-agreement, and that all analysts have reached a substantial level of inter-rater agreement. Findings suggest that, although a few patterns may have lower levels of agreement, overall, the developed codification system presents a satisfactory level of reliability. This preliminary study thus suggests that contrary to what advocates of fully automated systems may sometimes imply, manual codification of footwear impressions may be fairly appropriate for intelligence purposes. It calls for further evaluative research in the field.
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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 | 0,142 | 0,233 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».