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Enregistrement W2000744227 · doi:10.1080/13218719.2011.615808

The Effects of Repetition on Children's True and False Reports

2011· article· en· W2000744227 sur OpenAlexafffund
Angela D. Evans, Megan K. Brunet, Victoria Talwar, Nicholas Bala, Rod C. L. Lindsay, Kang Lee

Notice bibliographique

RevuePsychiatry Psychology and Law · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeception detection and forensic psychology
Établissements canadiensQueen's UniversityMcGill UniversityUniversity of TorontoBrock University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésRepetition (rhetorical device)PsychologySocial psychologyLinguisticsDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As children are often called upon to provide testimony in court proceedings, determining the veracity of their statements is an important issue. In the course of investigation by police and social workers, children are often repeatedly interviewed about their experiences, though the impact of this repetition on children's true and false statements remains largely unexamined. The current study analysed semantic differences in children's truthful and fabricated statements about an event they had or had not participated in. Results revealed that children's truthful and fabricated reports differed in linguistic content, and that their language also varied with repetition. Discriminant analyses revealed that with repetition, children's true and false reports became increasingly difficult to differentiate using linguistic markers, though true reports were consistently classified correctly at higher rates than false reports. The implications of these findings for legal procedures concerning child witnesses are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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