Dangerous decisions: A theoretical framework for understanding how judges assess credibility in the courtroom
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. Numerous wrongful convictions have brought into question the ability of judges and juries to accurately evaluate the credibility of witnesses, including defendants. Dangerous decisions theory (DDT) offers a theoretical framework to build our understanding of the decision‐making process that can culminate in such injustices. Arguments. According to DDT, the reading of a defendant's face and emotional expressions play a major role in initiating a series of ‘dangerous’ decisions concerning his/her credibility. Specifically, potent judgments of trustworthiness occur rapidly upon seeing a defendant's face, subjectively experienced as intuition. Originally evolved to reduce the danger to the observer, the initial judgment – which may be unreliable – will be enduring and have a powerful influence on the interpretation and assimilation of incoming evidence concerning the defendant. Ensuing inferences will be irrational, but rationalized by the decision maker through his/her subjective schemas about trustworthiness and heuristics for identifying deceptive behaviour. Facilitated by a high level of motivation, a non‐critical, tunnel vision assimilation of potentially disconfirming or ambiguous target information can culminate in a mistaken evaluation of guilt or innocence. Conclusions. Empirically based education and responsible expert testimony could serve to reduce such biases and improve legal decision‐making.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle