A Bayesian analysis on the (dis)utility of iterative-showup procedures: The moderating impact of prior probabilities.
Notice bibliographique
Résumé
A showup is an identification procedure in which a lone suspect is presented to the eyewitness for an identification attempt. Showups are commonly used when law enforcement personnel locate a suspect near the scene of a crime in both time and space but lack probable cause to make an arrest. If an eyewitness rejects a suspect from a showup, law enforcement personnel might find another suspect and run another showup. Indeed, law enforcement personnel might go through several iterations of finding suspects and running showups with the same eyewitness. We label this phenomenon the iterative-showup procedure. The consequence of this procedure is that innocent suspect identifications increase disproportionately to culprit identifications. This happens because there is only one culprit, but a seemingly endless supply of innocent suspects. We apply Bayesian modeling to single- and iterative-showup procedures to demonstrate that iterative showups are almost always associated with lower probative value. We demonstrate that the prior probabilities that later suspects are the culprit are greatly constrained by the posterior probabilities that earlier suspects were the culprit. Identifications from iterative-showup procedures are of questionable reliability. We review alternative investigative strategies that police might consider in order to limit the use of iterative-showup procedures. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».