“You Can’t Get There from Here”: Use of Crime Scripts in Validity Testing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Detectives require analytic tools for the evaluation of deception, truth, and probability as police investigations need to assess the validity of suspect alibis, witness claims, victim allegations, and crime theory feasibility. Design For a crime to happen, a number of preliminary, intervening, and follow-up steps have to occur (e.g., finding a target, casing the bank, disposing of the body) along the dimensions of time, action, and geography (TAG). A crime script is a framework for dissecting this sequence. We propose their use for assessing the feasibility of a crime narrative. If the required phase shifts are improbable, or the order of actions illogical, then such an analysis warns investigators the TAG line is problematic. Findings Different case studies – a wrongful conviction, a murder trial, and a social media crime frenzy – are dissected and evaluated using crime scripts. The analyses reveal the improbability of all three crime narratives. Practical Implications Crime scripts are a useful thinking tool in criminal investigations. By deconstructing a crime into discrete temporal, geographic, and action phases, the viability of the overall narrative can be assessed. If a reasonable story cannot be constructed from the linked stages, there is a problem and further inquiries are required. Originality We propose a novel application of crime scripts to assist in police investigations. Despite the importance of validity and veracity assessment in this task, the area remains an understudied part of the criminal investigation process.
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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 | 0,134 | 0,517 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».