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Enregistrement W2754197363 · doi:10.1177/0886260517731316

Abuse Is Abuse: The Influence of Type of Abuse, Victim Age, and Defendant Age on Juror Decision Making

2017· article· en· W2754197363 sur OpenAlexaff
Chelsea L. Sheahan, Emily Pica, Joanna Pozzulo

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySexual abuseSuicide preventionPoison controlVerdictInjury preventionYoung adultHuman factors and ergonomicsPhysical abusePsychiatryDevelopmental psychologyMedical emergencyMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 556) read a trial transcript in which a soccer coach was accused of sexual abuse or physical abuse against a player. The victim's age (child, adolescent, or young adult), the defendant's age (young, middle age, or older adult), and the type of abuse (sexual or physical) were varied. Mock jurors provided a dichotomous and continuous verdict and rated their perceptions of the victim and the defendant. Although no differences on mock jurors' dichotomous verdict were found due to victim age, defendant age, or type of abuse, mock jurors provided higher guilt ratings when the abuse was sexual and both the victim and defendant were described as young adults. Similarly, mock jurors rated the victim more positively when the victim was described as a young adult (vs. child) for both sexual and physical abuse cases, and rated the defendant more positively when the victim was described as a child compared with young adult in sexual abuse cases. These findings suggest that mock jurors were largely influenced by victim age, particularly when the victim was described as an adult compared with a child.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,420

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,334 · 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'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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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