DNA Databanks as a Source of Information about the Criminal Behavior of Individuals Who Have Been Linked to Crimes but Not Identified by Police
Notice bibliographique
Résumé
Perpetrators of offences missing from police files limit the capacity to investigate criminal behaviour for criminological research and operational purposes. Recent studies have shown that forensic DNA databanks, which include samples of DNA not yet matched to an individual, have the potential to address this problem. By examining information associated with criminal cases that involved DNA matches, we demonstrate that individuals who cannot be identified through DNA differ from those for whom such identification is possible. Based on data from 19 years of DNA matches in Quebec, Canada, we were able to assess the co-offending and repeat offending behavior of unidentified and identified individuals as well as the diversification, level of severity, and types of offenses. We found that the crimes of the 1,448 individuals who had not been identified were marginal as compared with those of individuals who had been identified. Unidentified individuals were more likely to act alone in repeated crimes, to be involved in fewer cases, to use less violence, and to become more specialized with increased activity. Our results are consistent with other studies that demonstrate that the criminal activity of unidentified individuals accords with the exposure hypothesis. The association of these findings with a network analysis approach is innovative and could have a greater than expected impact on investigations and policies, as well as having implications for forensic intelligence.
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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 | 0,007 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».