La transformation des enquêtes policières due à l’influence des technologies : perspective d’une unité policière spécialisée en analyse judiciaire informatique
Bibliographic record
Abstract
La popularité des technologies de l’information et des communications entraîne l’augmentation de la preuve retrouvée sous forme numérique lors d’enquêtes policières. Les organisations policières doivent innover afin d’analyser, gérer et tirer profit de cette preuve numérique. En réponse, elles ont constitué des unités spécialisées en criminalité technologique et en analyse judiciaire informatique. La présente étude utilise les théories de l’innovation afin de déterminer comment l’évolution des technologies et des tendances en matière de criminalité technologique influencent les enquêtes et les organisations policières. Cette recherche vise à augmenter les connaissances sur ces unités spécialisées en quantifiant et en qualifiant leur travail quotidien. Avec la collaboration d’une unité policière canadienne spécialisée en analyse judiciaire informatique, une analyse détaillée des demandes d’expertise adressées à leur service a été effectuée. Les résultats indiquent une augmentation de la preuve numérique avec la prévalence de certaines formes de criminalité et de certains appareils électroniques. Les facteurs influençant le délai de traitement sont soulignés ainsi que les stratégies mises de l’avant afin de gérer efficacement l’accroissement des demandes de service. Finalement, des entrevues ont été menées avec certains membres de l’équipe afin de mettre en lumière les défis et les enjeux relatifs à l’implantation et au fonctionnement d’une telle unité. Les principaux enjeux soulevés concernent les environnements technologiques et juridiques, la formation du personnel, la gestion des ressources et les priorités organisationnelles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".