Contraband tobacco: Systematic profiling of cigarette packs for forensic intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Tobacco smuggling remains a widespread illegal activity in Canada, associated with important social and economic impacts, and often linked to organized crime. This study explores the application of forensic profiling as an intelligence tool to support the analysis of contraband cigarette production and distribution. Physical and chemical manufacturing characteristics of seized contraband cigarette packs, provided by the Canada Border Services Agency (CBSA), were observed and coded using macroscopic, microscopic, and spectroscopic techniques. Multivariate statistical analyses were then conducted to compare manufacturing characteristics between packs and identify potential links. The analyses highlighted links between cigarette packs and seizures based on shared manufacturing characteristics. The results and the identified groups were also compared with seizure data provided by the CBSA. The results demonstrate the relevance of forensic profiling to formulate hypotheses regarding shared production processes or supply networks. These hypotheses provide information that contributes to understanding tobacco smuggling and aim to examine how forensic intelligence can support law enforcement and measures to prevent and disrupt this criminal activity. A preliminary optimal procedure for applying forensic profiling in operational contexts targeting contraband tobacco was finally proposed. Despite limitations in the dataset creation that were beyond our control, this study represents a starting point for applying this scientific approach to tobacco smuggling. • Forensic profiling developed for contraband cigarette pack analysis • Physical and chemical traces analysed to establish production links • Multivariate statistics (FAMD) reveals links between seized cigarette packs • Forensic profiling enables hypotheses at printing, packaging, and supply levels • Optimized procedure proposed for forensic intelligence in contraband tobacco cases
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».