Effects of personality, interrogation techniques and plausibility in an experimental false confession paradigm
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. The goal of the present study was to investigate the effects of personality variables, interrogation techniques and the plausibility level of an alleged transgression on the experimental elicitation of false confessions. Methods. Two hundred and nineteen undergraduate students assessed on measures of compliance, self‐esteem, locus of control and interrogative suggestibility participated in the paradigm. Experimental manipulations included minimization and maximization interrogation techniques and high and low plausibility of the alleged typing mistake to examine rates of false confession and internalization. Results. The overall false confession and internalization rates across all conditions were 43 and 10%, respectively. An increased likelihood of false confession behaviour was associated with higher Shift scores on the Gudjonsson Suggestibility Scale, the use of minimization interrogation techniques and an increase in the plausibility of the allegation. Females were more likely to falsely confess than males in the high plausibility condition, whereas Caucasian and Asian participants were equally likely to falsely confess. Personality variables, such as compliance, most influenced the behaviour of males and Asians. Conclusions. The results of this study offer insight into false confession behaviour, suggesting that individuals who have a tendency to change their responses in the face of negative feedback may be more prone to false confession behaviour. The findings also serve to highlight the dangers of using minimization interrogation techniques and elucidate the limited generalizability of the paradigm to situations in which the alleged transgression is less plausible.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».