Evaluating lineup fairness: Variations across methods and measures.
Notice bibliographique
Résumé
Triers of fact sometimes consider lineup fairness when determining the suggestiveness of an identification procedure. Likewise, researchers often consider lineup fairness when comparing results across studies. Despite their importance, lineup fairness measures have received scant empirical attention and researchers inconsistently conduct and report mock-witness tasks and lineup fairness measures. We conducted a large-scale, online experiment (N = 1,010) to examine how lineup fairness measures varied with mock-witness task methodologies as well as to explore the validity and reliability of the measures. In comparison to descriptions compiled from multiple witnesses, when individual descriptions were presented in the mock-witness task, lineup fairness measures indicated a higher number of plausible lineup members but more bias toward the suspect. Target-absent lineups were consistently estimated to be fairer than target-present lineups-which is problematic because it suggests that lineups containing innocent suspects are less likely to be challenged in court than lineups containing guilty suspects. Correlations within lineup size measures and within some lineup bias measures indicated convergent validity and the correlations across the lineup size and lineup bias measures demonstrated discriminant validity. The reliability of lineup fairness measures across different descriptions was low and reliability across different sets of mock witnesses was moderate to high, depending on the measure. Researchers reporting lineup fairness measures should specify the type of description presented, the amount of detail in the description, and whether the mock witnesses viewed target-present and/or -absent lineups. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,427 | 0,680 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».