Bibliographic record
Abstract
L’information produite par nos activités numériques est en constante augmentation. Ce flux d’informations en continu se traduit aussi par un accroissement important du nombre de données à traiter dans le cadre d’activités de renseignement et d’enquêtes policières. Afin de faciliter ce traitement de données, de nouvelles techniques ayant recours à l’intelligence artificielle s’offrent aux personnels policiers afin d’automatiser une partie de leur travail. Dans ce contexte, le présent article propose une démarche en six étapes permettant le déploiement d’une démarche structurée et d’un modèle algorithmique de reconnaissance d’entités nommées, spécifiquement adaptée pour l’analyse de documents d’enquête policière. En mettant l’accent plus spécifiquement sur le traitement de dossier d’infractions pour fraude, la démarche méthodologique à entreprendre pour avoir recours efficacement à ces nouvelles technologies d’analyse y est donc décrite en détail. De plus, l’évolution du rôle de l’analyste en renseignement criminel, l’acteur étant au cœur de l’intégration de ce type d’innovations, y est également discutée, tout en soulignant la pertinence de la reconnaissance d’entités nommées en contexte d’enquête policière.
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 | 0.005 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".