Eyewitness identification across the life span: A meta-analysis of age differences.
Notice bibliographique
Résumé
Lineup identifications are often a critical component of criminal investigations. Over the past 35 years, researchers have been conducting empirical studies to assess the impact of witness age on identification accuracy. A previous meta-analysis indicated that children are less likely than adults to correctly reject a lineup that does not contain the culprit, but children 5 years and older are as likely as adults to make a correct identification if the culprit is in the lineup (Pozzulo & Lindsay, 1998). We report an updated meta-analysis of age differences in eyewitness identification, summarizing data from 20,244 participants across 91 studies. Contrary to extant reviews, we adopt a life span approach and examine witnesses from early childhood to late adulthood. Children's increased tendency to erroneously select a culprit-absent lineup member was replicated. Children were also less likely than young adults to correctly identify the culprit. Group data from culprit-absent and culprit-present lineups were used to produce signal detection measures, which indicated young adults were better able than children to discriminate between guilty and innocent suspects. A strikingly similar pattern emerged for older adults, who had even stronger deficits in discriminability than children, relative to adults. Although identifications by young adults were the most reliable, identifications by all witnesses had probative value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».