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Enregistrement W4416714122 · doi:10.1016/j.forsciint.2025.112739

Contraband tobacco: Systematic profiling of cigarette packs for forensic intelligence

2025· article· en· W4416714122 sur OpenAlexafffundabout
Laurie Caron, Frank Crispino, Cyril Muehlethaler

Notice bibliographique

RevueForensic Science International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueForensic and Genetic Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité du Québec à Trois-Rivières
Mots-clésProfiling (computer programming)Law enforcementForensic scienceOffender profilingCriminal investigationOrganised crimeCrime sceneDigital forensics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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