Challenges facing Palestinian crime scene investigators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Crime scene investigation (CSI) in general means the standard procedures and techniques used for processing and reconstructing of scene of crime. In Palestine, the competent authorities delegated by law to carry out the task of research and investigation of crimes and inspection at the crime scene are the officers granted by law the status of the judicial police. CSIs face numerous challenges that affect every worker involved. These challenges arise from legal, administrative, security, and technical aspects. This study aimed to point out the challenges faced by field police personnel during CSI in Palestine. To achieve the aims of this study, a validated and reliable questionnaire was developed. The study sample consisted of 354 crime scene investigators and officers affiliated with the Palestinian Civil Police (PCP) across all governorates of the West Bank. Results In addition to the training of CSI officers, and shortage of equipment, the findings of this study indicate that there are many challenges amplified by the Israeli occupation facing PCP officers concerning crime scene management and technical procedures during CSIs such as the collection, transportation, and storage of forensic evidence. Overlapping responsibilities and difficulties in coordinating specialized agencies working at the crime scene are also factors that should be better studied. Conclusion This study invites decision-makers within the Palestinian police agencies to prioritize efforts to address the significant challenges encountered by workers at crime scenes. They should give special attention on enhancing training programs and providing the necessary tools and devices for effective crime scene work. It also recommends Palestinian representatives at international stage to highlight the obstacles facing workers at crime scenes due to the occupation.
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 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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».