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Record W4399798898 · doi:10.26034/la.cfs.2024.4624

Les téléphones cryptés et leurs impacts sur le système de justice

2024· article· fr· W4399798898 on OpenAlexaffabout
Mélanie Théorêt, David Décary-Hêtu, Cloé Gobeil

Bibliographic record

VenueCriminologie Forensique et Sécurité · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicLaw in Society and Culture
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesEconomic JusticePolitical scienceSociologyPhilosophyLaw

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les téléphones portables sont devenus essentiels dans la vie quotidienne, permettant de rester en contact avec amis, proches et collègues. Cependant, ils représentent une menace pour les délinquants, car ils peuvent être utilisés pour les localiser et surveiller leurs communications. Les forces de l'ordre tirent parti de ces dispositifs pour obtenir des preuves et effectuer des arrestations. En réponse à cette menace, les délinquants se sont tournés vers des alternatives telles que les téléphones fantômes, cryptés ou PGP, qui offrent un matériel dépourvu de fonctionnalités de suivi et de surveillance. Ces appareils offrent des services de messagerie cryptée et des fonctions de sécurité avancées. Le Canada joue un rôle central dans l'économie souterraine de ces téléphones, avec certains de ses principaux distributeurs opérant dans le pays. L'article examine l’état actuel des connaissances sur les téléphones cryptés en se basant sur des décisions judiciaires, des rapports d'actualité et des articles scientifiques, ainsi que sur les entreprises qui font la promotion de ces dispositifs. L'objectif de cette étude est ainsi de mettre en lumière les dernières technologies utilisées pour contrer l'utilisation de téléphones cryptés par les criminels.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.545
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.286
GPT teacher head0.395
Teacher spread0.109 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
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