MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415950687 · doi:10.1016/j.scijus.2025.101351

Sequential application of Time of Flight-Secondary Ion Mass Spectrometry after vacuum metal deposition on glass, polyethylene terephthalate and polyvinyl chloride

2025· article· en· W4415950687 sur OpenAlexaff
Deborah Charlton, Aaron Dove, Steven J. Hinder, Catia Costa, Andreas Ruëdiger, John F. Watts, Melanie J. Bailey

Notice bibliographique

RevueScience & Justice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueForensic Fingerprint Detection Methods
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueRoyal Canadian Mounted Police
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésPolyethylene terephthalateRidgePolyvinyl chlorideFingerprint (computing)Deposition (geology)PolyethyleneMass spectrometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In forensic laboratories, a common and versatile process to develop fingerprints is vacuum metal deposition (VMD). In some instances, however, it creates the phenomenon of 'empty prints', where the only development on the surface is outside of the fingerprint area, yielding no ridge detail. Previous work has shown that Time of Flight-Secondary Ion Mass Spectrometry (ToF-SIMS) can enhance fingerprint recovery after ninhydrin, black powder suspension or cyanoacrylate stained with basic yellow 40 (standard processes used by forensic laboratories) on paper, stainless steel and polyethylene surfaces. ToF-SIMS has not yet been compared in sequence with VMD on non-porous surfaces. In particular, it has not been assessed to see if ridge detail can be enhanced following VMD development. This study aims to further inform forensic practitioners of when and how to incorporate ToF-SIMS into the fingermark development workflow. The main focus of the study is to assess the suitability of ToF-SIMS to enhance fingerprints deposited on two surfaces commonly problematic for VMD: polyethylene terephthalate (PET) and polyvinyl chloride (PVC). In this work, a fingerprint expert compared the friction ridge detail developed by VMD to the ridge detail after ToF-SIMS enhancement. Fingerprints were deposited on glass, PET and PVC, developed with VMD and then enhanced with ToF-SIMS. This work demonstrates that ToF-SIMS is compatible with VMD in sequential processing. Overall, in >83 % of samples, the ridge detail produced by ToF SIMS was at least equivalent to VMD. Importantly, ToF-SIMS was able to visualise ridge detail on all samples where VMD gave 'empty prints' or no visible development, which was on 75 % of all PVC samples. ToF-SIMS also overcame some background interferences (such as ink) that affected optical imaging of fingerprints following VMD.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScience & JusticeMême sujetForensic Fingerprint Detection MethodsTravaux en français237 207