Explosive detection canines in the field: a multi-site black box validation study
Notice bibliographique
Résumé
In 2009, the National Research Council called upon the forensic science community to standardize the best practices and guidelines in the collection and analysis of evidence with the goal of ensuring quality and consistency within the field. In response to this need, the Organization of Scientific Area Committees for Forensic Science (OSAC) was established to coordinate the development of best practices and standards in the forensic sciences. The OSAC Dogs and Sensors subcommittee was part of this initiative focusing on standardizing training and certification protocols for canine detection teams. Though efforts to create and promote such standards are ongoing worldwide, the developed assessments for both training and operational contexts have yet to be empirically validated. As a first step toward addressing this gap, a proof-of-concept black box study was carried out to assess the OSAC explosive canine detection standard based on performance of explosive detection canines. The evaluations were held in three separate geographic locations with a total of 56 canine/handler teams, took place over 2 days, and included searches recommended within the ANSI/ASB Standard 092 as well as scenarios designed to more closely mimic what the teams might experience in practice. Overall, the results from the individual canine/handler team responses revealed that no team would have passed the OSAC certification; however, the results indicated comparable performance on both assessment types (standard assessments and operational scenarios). Additionally, canine/handler performance varied significantly across all three trials in both correct alert, false alert rates, and detection success rate across the mandatory six different explosive types presented. These findings suggest that the performance on Standard 092 certification assessments may predict operational effectiveness. The results also suggest that the variation in performance is attributable to the diversity of training aid material routinely available to the participating teams.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».