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Enregistrement W2554503506 · doi:10.1002/acp.3340

Perceptions of Credibility for a Memory Report of a Single Versus Repeated Event

2017· article· en· W2554503506 sur OpenAlexafffund
Camille C. Weinsheimer, Patricia I. Coburn, Kristin Chong, Carla L. MacLean, Deborah A. Connolly

Notice bibliographique

RevueApplied Cognitive Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeception detection and forensic psychology
Établissements canadiensKwantlen Polytechnic UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCredibilityRecallPsychologyEvent (particle physics)Context (archaeology)Session (web analytics)Eyewitness testimonyEyewitness memoryPerceptionRepeated measures designFree recallSocial psychologyCognitive psychologyDevelopmental psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary: When a person experiences an event that has multiple similar instances (i.e., a repeated event), memories for details that change across instances are challenging to recall. We expected that third parties would perceive memory reports of instances of repeated events as less credible than they would unique (i.e., single ) events. Undergraduates participated in a single or repeated event, during which critical details were presented. Participants were asked to recall the session 2 days later, and memory reports were video recorded. New participants then viewed one video and evaluated the credibility of the speaker's memory report. Overall, repeated‐event reports were seen as less credible than were single‐event reports, despite the reports being equally accurate. Although credibility research in the context of repeated events has focused exclusively on child populations, a range of applications exists for adults (e.g., criminal and industrial eyewitnesses, and asylum seekers); we discussed our findings in these areas.Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,338 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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