Toward a more informative psychological science of eyewitness evidence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Like Hugo Münsterberg, we believe that psychological science can inform the courts and police regarding eyewitness evidence. But 100 years into the enterprise, the body of knowledge acquired to date demands considerable circumspection, both in the claims expert psychological witnesses make in court and in the recommendations psychologists tender to investigating officers. There are a number of points regarding eyewitness evidence that psychologists can offer with considerable confidence, but many matters are as yet open to debate (and some issues are likely to remain unsettled for a long time). We encourage researchers, law enforcement and the legal community to (a) identify and prioritize the problems to be solved, (b) focus on a more integrative empirical approach, including more of the field experiments currently in use, as well as new descriptive research, especially on base rates and (c) use basic psychological theory and principles to consolidate the wide range of phenomena present in individual cases. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,093 | 0,213 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,052 |
| Communication savante | 0,020 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».