Are multiple-trial experiments appropriate for eyewitness identification studies? Accuracy, choosing, and confidence across trials
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
Eyewitness identification experiments typically involve a single trial: A participant views an event and subsequently makes a lineup decision. As compared to this single-trial paradigm, multiple-trial designs are more efficient, but significantly reduce ecological validity and may affect the strategies that participants use to make lineup decisions. We examined the effects of a number of forensically relevant variables (i.e., memory strength, type of disguise, degree of disguise, and lineup type) on eyewitness accuracy, choosing, and confidence across 12 target-present and 12 target-absent lineup trials (N = 349; 8,376 lineup decisions). The rates of correct rejections and choosing (across both target-present and target-absent lineups) did not vary across the 24 trials, as reflected by main effects or interactions with trial number. Trial number had a significant but trivial quadratic effect on correct identifications (OR = 0.99) and interacted significantly, but again trivially, with disguise type (OR = 1.00). Trial number did not significantly influence participants' confidence in correct identifications, confidence in correct rejections, or confidence in target-absent selections. Thus, multiple-trial designs appear to have minimal effects on eyewitness accuracy, choosing, and confidence. Researchers should thus consider using multiple-trial designs for conducting eyewitness identification experiments.
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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 | 0,028 | 0,208 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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