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Enregistrement W2138693073 · doi:10.1007/s10979-008-9128-x

How variations in distance affect eyewitness reports and identification accuracy.

2008· article· en· W2138693073 sur OpenAlex
R. C. L. Lindsay, Carolyn Semmler, Nathan Weber, Neil Brewer, Marilyn R. Lindsay

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLaw and Human Behavior · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeception detection and forensic psychology
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAffect (linguistics)PerceptionIdentification (biology)Social psychologyLegal psychologyQuality (philosophy)Eyewitness identificationConstrual level theoryCognitive psychologyEyewitness memoryComputer scienceCommunicationRelation (database)RecallData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Witnesses observe crimes at various distances and the courts have to interpret their testimony given the likely quality of witnesses' views of events. We examined how accurately witnesses judged the distance between themselves and a target person, and how distance affected description accuracy, choosing behavior, and identification test accuracy. Over 1,300 participants were approached during normal daily activities, and asked to observe a target person at one of a number of possible distances. Under a Perception, Immediate Memory, or Delayed Memory condition, witnesses provided a brief description of the target, estimated the distance to the target, and then examined a 6-person target-present or target-absent lineup to see if they could identify the target. Errors in distance judgments were often substantial. Description accuracy was mediocre and did not vary systematically with distance. Identification choosing rates were not affected by distance, but decision accuracy declined with distance. Contrary to previous research, a 15-m viewing distance was not critical for discriminating accurate from inaccurate decisions.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,303 · 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