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Enregistrement W2393307559 · doi:10.1037/lhb0000156

Lost proof of innocence: The impact of confessions on alibi witnesses.

2015· article· en· W2393307559 sur OpenAlexaff
Stéphanie B. Marion, Jeff Kukucka, Carisa Collins, Saul M. Kassin, Tara M. Burke

Notice bibliographique

RevueLaw and Human Behavior · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeception detection and forensic psychology
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlibiConfession (law)PsychologyInnocenceConvictionSuspectSocial psychologyParametriumCriminologyLawPsychoanalysisPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study investigated how alibi witnesses react in the face of an innocent suspect's confession. Under the pretext of a problem-solving study, a participant and confederate completed a series of tasks in the same testing room. The confederate was subsequently accused of stealing money from an adjacent office during the study session. After initially corroborating the innocent confederate's alibi that she never left the testing room, only 45% of participants maintained their support of that alibi once informed that the confederate had confessed (vs. 95% when participants believed the confederate had denied involvement). Even fewer (20%) maintained their corroboration when the experimenter insinuated that their support of the alibi might imply their complicity. The presence of a confession also decreased participants' confidence in the accuracy of the alibi and their belief in the confederate's innocence. These findings suggest that a police-induced confession can strip an innocent confessor of a vital source of exculpatory evidence. This effect may well explain the often-puzzling absence of exculpatory evidence in many cases involving wrongful conviction.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations54
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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