Design of experiments (DOE) analysis of the effects of environmental conditions on bloodstain degradation using spectroscopic methods
Notice bibliographique
Résumé
Blood is one of the most common types of trace found at crime scenes. However, from a forensic point of view, the potential of blood traces is still not fully exploited, as there is as yet no reliable technique for dating blood traces found at scenes. The same difficulties are cited in the literature for published research on blood traces: the mechanisms of blood degradation are known and validated, but traces found at scenes are not controlled samples. Traces therefore need to be evaluated in the light of this uncertainty and the factors that can influence the blood trace dating model. In the course of this project, we assessed the significance of the environmental effects of temperature (10-40°C), humidity (25-75 %) and radiation (none and maximum) using three different spectroscopic techniques: Raman spectroscopy, MicroNIR spectroscopy and hyperspectral imaging. The use of a climatic chamber with the addition of LED lamps (daylight and UV) enabled parameters to be controlled during a 3-day aging period for each sample. By means of a 2-level experimental screening design of the three factors, we were able to observe complementarity between the methods used. Raman spectroscopy highlighted the influence of temperature, MicroNIR spectroscopy provided information on the influence of temperature and relative humidity, and hyperspectral imaging demonstrated the influence of temperature and the presence of radiation. These results provide a better understanding of the factors that cause the blood degradation model to deviate, enabling us to develop a more comprehensive model of these factors.
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 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 | 0,015 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».