Examination of customized questioned digital documents
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
With the increasing trend of digitization of business processes and personal communication across the globe, digital documents of intrinsic value continue to be created. Whereas the questioned document examination (QDE) field of forensic science deals with the examination of "physical" documents potentially disputed in a court of law, there are no developed approaches for handling questioned digital documents (QDDs). Although techniques that address related problems such as identifying document types and image forensics exist, concrete strategies for analyzing questioned "digital" documents still need to be developed. This paper focuses on developing methods to examine QDDs that are customized from a database, due to the versatile use of customized documents in many areas. As a basis for our approach, we make the case for the need to develop analysis techniques for a digital counterpart of QDE which we term Questioned Digital Document Examination (QDDE). We posit that there is a benefit in considering digital aspects of forensic science disciplines where the questions answered by the discipline are clear, from a digital perspective. The paper describes some of the aspects that can be considered in the domain of question digital document examination. In designing methods for QDDE, we discuss the process of document recreation and describe the feasibility of our recreation process in different scenarios. Our experiments show that an alternative approach of considering digital aspects from a well-defined physical domain is worthwhile. It also supports the practical application of our approach in examining documents customized from a database.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 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