Attributions in the courtroom: the influence of race, incentive, and witness type on jurors’ perceptions of secondary confessions
Notice bibliographique
Résumé
Research has shown that jurors are heavily influenced by secondary confessions, and that they may attribute the informant’s motives to good character rather than to an incentive. This study investigated the role of race in this context by manipulating both defendant and informant race (Black/White), informant type (jailhouse/civic duty), and whether the informant received an incentive to testify. Participants read a trial transcript and provided a verdict, then answered questions about the informant’s reason for testifying (i.e. attributions). We observed that in the absence of informant testimony, participants convicted the White defendant more often. We also discovered an effect of incentive on verdicts when the defendant was White, such that participants voted guilty less often when the informant received an incentive; there was no effect of incentive on verdict when the defendant was Black. Informant race, defendant race, and incentive showed a combined effect on verdict, such that participants were particularly suspicious (i.e. less likely to vote guilty) when a Black informant received an incentive for testifying against a Black defendant. There were no effects of race on attributions. This research sheds light on extralegal factors that can prevent jurors from considering the role of incentives in secondary confessions.
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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 | 0,008 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».