Encouraging and clarifying “don't know” responses enhances interview quality.
Notice bibliographique
Résumé
Investigative interviewers seek to obtain complete and accurate accounts of events from witnesses. Two studies examined the influence of instructions about the use of don't know (DK) responses and of clarifying the meanings of DK responses on the quality of responding to questioning. Participants watched a video, and after a delay (Study 1, 30 min; Study 2, 1 week) were randomized to a DK encouraged, DK discouraged, or control group. They then responded to answerable and unanswerable questions, after which they clarified the meanings of DK responses. Across studies, individuals encouraged to use DK responses answered fewer questions and made fewer errors at initial questioning. Discouraged and control participants showed similar performance, suggesting that interviewees assume that DK responses are not desired unless otherwise instructed. Clarifying the meanings of DK responses revealed that a majority of DK responses were correct statements about the presence or nonpresence of information in the video. The encouraged group showed greater gains in output after clarification while maintaining lower errors. Encouragement and clarification of DK responses were each associated with higher diagnosticity that substantive answers were in fact correct responses to answerable questions. Encouraging DK responses and clarifying the meaning of DK responses leads to more accurate reports in response to questioning. Encouraging DK responses reduces the tendency to overreport, which can reduce the quality of responding. DK responses frequently convey different meanings that, if clarified, can lead to useful information about the occurrence or nonoccurrence of information.
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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 | 0,106 | 0,301 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».