Fair lineups are better than biased lineups and showups, but not because they increase underlying discriminability.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis has recently come in vogue for assessing the underlying discriminability and the applied utility of lineup procedures. Two primary assumptions underlie recommendations that ROC analysis be used to assess the applied utility of lineup procedures: (a) ROC analysis of lineups measures underlying discriminability, and (b) the procedure that produces superior underlying discriminability produces superior applied utility. These same assumptions underlie a recently derived diagnostic-feature detection theory, a theory of discriminability, intended to explain recent patterns observed in ROC comparisons of lineups. We demonstrate, however, that these assumptions are incorrect when ROC analysis is applied to lineups. We also demonstrate that a structural phenomenon of lineups, differential filler siphoning, and not the psychological phenomenon of diagnostic-feature detection, explains why lineups are superior to showups and why fair lineups are superior to biased lineups. In the process of our proofs, we show that computational simulations have assumed, unrealistically, that all witnesses share exactly the same decision criteria. When criterial variance is included in computational models, differential filler siphoning emerges. The result proves dissociation between ROC curves and underlying discriminability: Higher ROC curves for lineups than for showups and for fair than for biased lineups despite no increase in underlying discriminability. (PsycINFO Database Record
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle