Cross-border forensic profiling of fraudulent identity and travel documents: A pilot project between France and Switzerland
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The serial character of document fraud and its connection to organised crime groups who produce, sell and/or use fraudulent documents is a challenge for security and crime fighting. As a response, the added value of forensic intelligence is increasingly recognised. Using a forensic profiling method and a dedicated system deployed in Switzerland, document examiners can detect series (i.e., documents that share a common source) of fraudulent documents conveniently and efficiently. This detection can trigger or orientate investigations, supports crime intelligence efforts, and facilitates cross-jurisdictional cooperation. This study aims to assess the suitability of the forensic profiling system for international purpose and the efficiency of the method to detect cross-border series. The forensic profiling system has been deployed in France in the framework of a cross-border pilot project conducted by the School of Criminal Justice from the University of Lausanne and the French National Police (Division Nationale de Lutte contre la Fraude Documentaire et à l'Identité) over the period July 2019-May 2020. Data from the Swiss and French forensic profiling systems were compared to each other to detect cross-border series. The study sought to create operating conditions as close as possible to the real-life conditions of the profiling systems. The results are extremely positive both quantitatively and qualitatively. They demonstrate the benefit of setting up a systematic exchange of forensic data issued from profiling systems for fraudulent identity documents between France and Switzerland, let alone between any other countries. The results open up a very promising prospect for a sustained operational implementation by the police services of both countries and the extension of the exchanges internationally.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle