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Enregistrement W2079746310 · doi:10.1037/h0087222

Let me inform you how to tell a convincing story: CBCA and reality monitoring scores as a function of age, coaching, and deception.

2004· article· en· W2079746310 sur OpenAlexvenueno aff
Aldert Vrij, Lucy Akehurst, Stavroula Soukara, Ray Bull

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Behavioural Science/Revue canadienne des sciences du comportement · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeception detection and forensic psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésDeceptionPsychologyCoachingFunction (biology)Social psychologyApplied psychologyPsychoanalysisDevelopmental psychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first aim of this experiment was to examine whether being informed about a method of detecting deception called Criteria-Based Content Analysis (CBCA) would increase participants' CBCA scores when deceptive so that they might then be classified as truthful.The second aim was to investigate whether Reality Monitoring could be used as an alternative tool for verbal lie detection.The third aim was to examine whether participants' social skills (social anxiety, self monitoring and social adroitness) affected their CBCA scores.[11][12][14][15] and undergraduates) participated in a "rubbing the blackboard" event.In a subsequent interview they told the truth or lied about the event, after they were or were not taught some CBCA criteria.Truth tellers obtained higher CBCA scores than liars, and those who were informed about CBCA obtained higher scores than those who were not, except for the 6-8-year-olds.CBCA scores were also significantly correlated with social skills.Finally, Reality Monitoring was a useful alternative to CBCA for distinguishing between liars and truth tellers.Let Me Inform You How to Tell a Convincing Story: CBCA and Reality Monitoring Scores as a Function of Age, Coaching and DeceptionTo date, Criteria-Based Content Analysis (CBCA) -a systematic assessment of the credibility of written statements-is probably the most popular instrument to assess the veracity of written statements (Vrij, 2000).CBCA is a systematic assessment of the credibility of written statements.Steller and Khnken (1989) compiled a list of 19 criteria which had been used in such assessments.CBCA is based on the hypothesis, originally stated by Undeutsch (1967), that a statement derived from memory of an actual experience differs in content and quality from a statement based on invention or fantasy.This is known as the Undeutsch Hypothesis (Steller, 1989).The presence of each criterion strengthens the hypothesis that the account is based on genuine personal experience.Khnken (1989Khnken ( , 1996Khnken ( , 1999Khnken ( , 2002) ) presented theoretical support for the Undeutsch hypothesis and proposed that both cognitive and motivational factors influence CBCA scores.With regard to cognitive factors, it is assumed that, compared to those who fabricate a story, someone who actually experienced an event would be able to produce descriptions about this event which include more CBCA criteria, as some criteria (unstructured production, contextual embedding, reproduction of speech, unusual details, etc.) are believed to be very difficult for people to fabricate.Other criteria are more likely to occur in truthful statements for motivational reasons.Truthful persons will not be as much concerned with impression management as will deceivers.Compared to truth tellers, deceivers would be more keen to try to construct a report which they believe will make a credible impression on others, and will leave out information which, in their view, will damage their image of being a truthful person (Khnken, 1999).As a result, a truthful person's statement is more likely to contain information that is inconsistent with the beliefs/stereotypes that people have concerning truth

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations107
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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