Cold‐blooded lie catchers? An investigation of psychopathy, emotional processing, and deception detection
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. The process of catching liars is challenging, though evidence suggests that deception detection abilities are influenced by the characteristics of the judge. This study examined individual differences in emotional processing and levels of psychopathic traits on the ability to judge the veracity of written narratives varying in emotional valence. Methods. Undergraduate participants ( N = 251) judged the veracity of 12 written narratives (truthful/deceptive) across three emotional categories: positive, negative, and neutral events. Levels of psychopathy were assessed to investigate its relation to accuracy and cue use. Results. Overall accuracy was close to chance, although participants were more accurate in determining the veracity of truthful relative to deceptive narratives. Accuracy was impaired for emotional (positive and negative) relative to neutral narratives. Psychopathy was not associated with levels of overall accuracy, but related to discriminative ability, and differential use of cues in decision making. Reported cue use also differed across emotional narrative conditions. Conclusions. We speculated that an emotive truth bias may have detracted judges from attending to valid cues that are indicative of the deceptive nature of stimuli because they were distracted by the emotional content of the report. Implications for deception detection in forensic settings are discussed.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».