Sequential application of Time of Flight-Secondary Ion Mass Spectrometry after vacuum metal deposition on glass, polyethylene terephthalate and polyvinyl chloride
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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