Beyond Frequency: Perceived Realism and the <i>CSI</i> Effect
Notice bibliographique
Résumé
Although police, lawyers, judges, and even some community members believe that CSI-type shows have seriously affected the criminal justice system (termed the CSI effect), empirical research has not demonstrated a link between crime television viewing and verdicts. However, the literature has established that higher frequencies of crime television viewing are associated with increased expectations of evidence, different attitudes toward evidence types, and varying self-reported levels of understanding of scientific evidence. The present study sought to extend our understanding of the influence of crime television on attitudes, expectations, and verdicts by examining the influence of perceived realism (i.e., the degree to which television programs are viewed as accurate and realistic depictions of the field that they portray) in this context, since some research has identified perceived realism as a moderator of the effects of television on attitudes. Participants were asked to play the role of mock jurors and read a trial transcript in which the Crown presented DNA evidence. Participants also indicated the frequency with which they watched crime television programs (frequency), as well as the degree to which they felt these programs were accurate and realistic depictions of the criminal justice system (perceived realism). Results revealed a number of interesting direct and indirect effects of both frequency of viewing and perceived realism on mock juror information processing, attitudes, and decision making, suggesting that in order to truly understand the effect that crime television may have on potential jurors, their frequency of watching must be considered in combination with the degree to which they perceive these programs as realistic depictions of the justice system.
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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 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
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.
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 ».