He‐said–she‐said: Contrast effects in credibility assessments and possible threats to fundamental principles of criminal law
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. Some criminal trials turn on evaluations of credibility of the complainant and the accused. When credibility is based on how a witness testifies, an evaluation of one party should not influence an evaluation of the other party. If credibility evaluations are bidirectional, fundamental principles of criminal law may be offended. Methods. Six hundred and thirty seven undergraduates read a vignette that described a sexual assault (SA) or a motor vehicle accident (MVA). Karen, the complainant in the SA case and bystander witness in the MVA case, was described as 5, 13, or 20 years old. The vignette was a summary of the police investigation and, in three conditions, the trial. Trial information was manipulated in one of three ways: no information concerning how Karen testified, Karen's testimony was described positively (pro‐prosecution), or described negatively (anti‐prosecution). Participants then rated the perceived credibility of Karen and the accused (Bob) and the probability that Bob was guilty. Results. Karen was viewed more positively in the pro‐prosecution condition and more negatively in the anti‐prosecution. When Karen was judged to be less credible, Bob was rated as more credible and less likely to be guilty. When Karen was seen as more credible, Bob was viewed as more likely to be guilty. Conclusions. This bidirectional effect that the manner in which the prosecution witness testified affected perceptions of the accused and probability of guilt, in certain circumstances, may compromise fundamental principles of criminal law and be a reversible error. We offer possible solutions for future empirical testing.
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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 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».