From digital trace to evidence: Challenges and insights from a trial case study
Notice bibliographique
Résumé
Technology's rapid evolution has made digital traces a common part of our lives, holding significant value for investigations and legal cases across various national jurisdictions. However, law enforcement and judicial systems often struggle to adapt to these changes, resulting in possible misinterpretations of digital evidence in criminal trials. Drawing on insights from a qualitative analysis of a terrorism-related court case, this research aims to gain a deeper understanding of the fundamental challenges of decision-making in digital forensics and how they can impact a criminal case. Our findings show that operational, technical, and management constraints hinder the accurate processing of digital traces. They highlight the need for standardized forensic practices and rigorous validation procedures to ensure clarity and reliability. A more structured approach can support law enforcement in adapting to the rapidly changing technological landscape and, subsequently, help legal teams to better comprehend the complexities of digital evidence. While recognizing that each investigation is unique, this highly detailed examination allowed us to identify ways to help practitioners improve their investigative practices and to foster a clearer understanding of digital evidence in the justice system.
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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 | 0,052 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,011 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».