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Enregistrement W4391820468 · doi:10.1111/1556-4029.15488

Global survey on evaluative reporting on DNA evidence with regard to activity‐level propositions

2024· article· en· W4391820468 sur OpenAlexaboutno aff
Mechthild Prinz, Devyn Pirtle, Fabio Oldoni

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStakeholderPolitical sciencePsychologyPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For many criminal cases, the source of who deposited the DNA is not what the prosecutor and the defense are trying to dispute. In court, the question may be how the DNA was deposited at the crime scene rather than who the DNA came from. Although laboratories in many countries have begun to evaluate DNA evidence given formal activity-level propositions (ALPs), it is unknown how much other forensic practitioners know and what they think about activity-level evaluative reporting (ALR). To collect this information, a survey with 21 questions was submitted to international forensic science organizations across Europe, Australia, South America, Canada, Asia, and Africa. The survey combined open-ended and multiple-choice questions and received 162 responses. Responses revealed a wide range of knowledge on the topic. Overall, most respondents were somewhat knowledgeable about ALR, ALP, and current practices in court and expressed their support of the concept. A majority of participants identified gaps and obstacles regarding ALR they would like to see addressed. Examples include (1) need for more education/training at all stakeholder levels, (2) need for more DNA evidence-related data under realistic case scenarios, (3) need to internally implement and validate a formalized and objective approach for reporting, and (4) in some countries the need to achieve court admissibility. This global survey gathered the current concerns of forensic DNA practitioners and outlined several operational concerns. The information can be used to advance the implementation of ALR in laboratories and court testimony worldwide.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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