Étude sur l’impact d’un délai d’effacement automatique pour les profils ADN de personnes prévenues
Bibliographic record
Abstract
Depuis plus de 30 ans, les traces ADN contribuent significativement aux investigations criminelles, grâce notamment à la mise en place de banques de données génétiques. Si leur utilité est amplement reconnue, certains aspects – comme la durée de conservation du profil des individus – continuent à alimenter les débats, de par les implications en matière d’atteinte au droit de la personne. En Suisse, la durée de rétention dépend de l’issue de la procédure judiciaire, ce qui complexifie la procédure d’effacement. La définition d’un délai d’effacement automatique constituerait donc une solution intéressante pour simplifier la procédure, tout en garantissant l’efficacité de la trace ADN et le droit à l’oubli. Cette étude vise donc à déterminer s’il est possible de supprimer le profil ADN d’un individu de la banque de données sans que cela nuise à l’élucidation d’enquêtes futures et, le cas échéant, de proposer un délai d’effacement automatique le plus opportun. À la suite des résultats de l’étude de Girardet (2014) sur l’application des délais d’effacement en Suisse, trois échéances – 5, 8 et 10 ans – ont été retenues dans la présente étude. Issu de la banque de données ADN suisse, l’échantillon utilisé comprenait les données sur les prélèvements ADN réalisés (N = 106 346) et sur les traces biologiques identifiées (N = 16 516) entre 2005 et 2014 dans quatre cantons suisses. Les résultats obtenus montrent que l’effacement des profils n’affecte pas l’identification des traces. En effet, 80 % des identifications surviennent dans l’année qui suit l’enregistrement du profil génétique du prévenu, le solde étant identifié dans un délai de 10 ans au plus. Quant aux infractions dont les traces ont été identifiées au-delà d’un délai de 5 ans (N = 313), ou de 8 ans (N = 36), il apparaît que la grande majorité de ces affaires ont trait à des infractions contre le patrimoine, même si on relève également quelques cas d’atteinte à la personne. Ainsi, en se fondant sur le jeu de données mises à disposition, les résultats de cette étude montrent qu’un délai automatique de 10 ans assurerait à satisfaction l’efficacité de l’exploitation de la banque de données, tout en respectant la proportionnalité de la pratique.
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 | 0.020 | 0.065 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
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".