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Enregistrement W2175802668 · doi:10.1558/sll.2003.10.1.62

Earwitness identification over the telephone and in field settings

2003· article· en· W2175802668 sur OpenAlexaff
A. Daniel Yarmey

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Speech Language and the Law · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeception detection and forensic psychology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentification (biology)PsychologyTest (biology)CommunicationSpeech recognitionVoice analysisField (mathematics)Computer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Earwitnesses were asked to describe and identify the voice of a young woman to whom they had spoken approximately five minutes earlier either in a naturalistic field setting or over the telephone. Witnesses were given a single tape-recorded voice of either the target or a highly similar foil, or a target present or a target absent six-person voice line-up. Half of the witnesses in the naturalistic settings were given a photograph of the target as a retrieval cue when they attempted to describe and identify the voice of the target. Witnesses gave few descriptions of the speaker’s voice. Voice identification was poor in both types of setting. Those witnesses who were prepared for a memory test were superior to non-prepared witnesses on the subsequent identification test. Photographic retrieval cues did not influence voice descriptions, but did minimize false identifications on the target absent line-up for witnesses prepared for the test. The six-person line-up proved to be significantly superior to the one-person lineup in minimizing false identifications of the most highly similar sounding foil.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,301 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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