Forensic DNA Phenotyping: Examining knowledge and operational view from police officers
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
Forensic DNA phenotyping (FDP) is a tool predicting physical characteristics from DNA to provide investigative leads. Research has mainly focused on the development and validation of molecular marker panels and associated statistical models to predict phenotypes. However, little is known about the operational value of DNA phenotyping, as perceived by the targeted users (i.e. police officers involved in criminal investigations). We used a questionnaire to survey 163 officers across Québec (Canada), and who are involved in major crime investigations, to better understand their knowledge and opinion regarding DNA phenotyping. Their responses show that a majority (63 %) are not yet familiar with DNA phenotyping. However, most respondents (58 %) support its use, especially for crimes against the person, if proven reliable. This research emphasizes the relevance of surveying police officers during the development and implementation of such operational forensic tools, as their expectations were not entirely in line with the current and anticipated possibilities of phenotyping, particularly with regard to the most useful traits to target. Respondents consider most useful predictions on eye colour, ethnicity, age and height, whereas it is biogeographical origin that is currently predicted (even if not a phenotype), and the last two traits are difficult to accurately predict. The perspective of police officers gathered here also argues in favor of involving other actors of the justice system to better delineate the scope of FDP in criminal cases and to improve its integration throughout the judicial process.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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