Assessing children's competency to take the oath in court: The influence of question type on children's accuracy.
Notice bibliographique
Résumé
This study examined children's accuracy in response to truth-lie competency questions asked in court. The participants included 164 child witnesses in criminal child sexual abuse cases tried in Los Angeles County over a 5-year period (1997-2001) and 154 child witnesses quoted in the U.S. state and federal appellate cases over a 35-year period (1974-2008). The results revealed that judges virtually never found children incompetent to testify, but children exhibited substantial variability in their performance based on question-type. Definition questions, about the meaning of the truth and lies, were the most difficult largely due to errors in response to "Do you know" questions. Questions about the consequences of lying were more difficult than questions evaluating the morality of lying. Children exhibited high rates of error in response to questions about whether they had ever told a lie. Attorneys rarely asked children hypothetical questions in a form that has been found to facilitate performance. Defense attorneys asked a higher proportion of the more difficult question types than prosecutors. The findings suggest that children's truth-lie competency is underestimated by courtroom questioning and support growing doubts about the utility of the competency requirements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».