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Enregistrement W2749582780 · doi:10.1002/acp.3342

A Repeated Forced‐choice Line‐up Procedure Provides Suspect Bias Information with No Cost to Accuracy for Older Children and Adults

2017· article· en· W2749582780 sur OpenAlexaff
Kaila C. Bruer, Heather L. Price

Notice bibliographique

RevueApplied Cognitive Psychology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueDecision-Making and Behavioral Economics
Établissements canadiensThompson Rivers UniversityUniversity of Regina
Organismes subventionnairesAmerican Psychology-Law Society
Mots-clésSuspectPsychologyProxy (statistics)Identification (biology)WitnessSelection (genetic algorithm)Eyewitness identificationTask (project management)Social psychologyDevelopmental psychologyArtificial intelligenceData miningMachine learningComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary In two experiments and one follow‐up analysis, we examined the impact of using a repeated forced‐choice (RFC) line‐up procedure with child and adult eyewitnesses. The RFC procedure divides the identification task into a series of exhaustive binary comparisons that produces not only traditional line‐up information (identification decision and confidence) but also information about witness' selection behavior. Experiment 1 revealed that younger children (6‐ to 8‐year‐olds) struggled with the RFC procedure, while older children (9‐ to 11‐year‐olds) performed as well with the RFC procedure as with a simultaneous procedure (with wildcard). Experiment 2 replicated this comparable performance with adults. Witnesses' suspect selection behavior during the RFC was predictive of identification accuracy for older children and adults. A model examined the additional information provided by the RFC in experiments 1 and 2 and provided evidence that witnesses' patterns of responding can be used to estimate suspect selection bias (a proxy for suspect recognition strength) associated with individual line‐up decisions. 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)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,329 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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