The Third Forensics - images and allusions
Notice bibliographique
Résumé
The London Riots of August 2011 were notable for the prominence of closed-circuit television (CCTV) images of offenders in investigation and prosecution, and in social media and news publicity. The systematic use of CCTV footage in criminal investigations was not new, however. London's Metropolitan Police had pioneered specialist units tasked with acting upon image evidence in the five years prior to the riots, an approach deemed so effective it was termed the 'Third Forensics'. This article discusses the significance of this claim and its implications for the justice system. The use of images in the investigation of the riots was highly effective, suggesting claims for substantially improved impact in investigation and prosecution are valid, and earlier scepticism regarding both utility and surveillance society agendas in public area CCTV studies was justified. Systematic procedural use of CCTV footage is not new, however, as demonstrated following riots in Vancouver, Canada, and earlier in Bradford, UK. Furthermore, identification in the Third Forensics is eyewitness recognition, and not scientifically or technologically similar to fingerprints or DNA. The article suggests this difference affects risks of prejudice and miscarriages of justice, and profiling of individuals and social categories images appear to represent. The article concludes that while forensic investigation of CCTV images may not meet scientific criteria of a third forensic discipline, it defines nascent development in police investigation, where improvements in procedure have combined with proliferating CCTV systems and social media, leading to a novel set of circumstances raising a number of unexplored issues of such significance that 'Third Forensics' is a suitable term to use to symbolise them.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,060 |
| Communication savante | 0,017 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».