The single lineup paradigm: A new way to manipulate target presence in eyewitness identification experiments.
Notice bibliographique
Résumé
The suspect in eyewitness lineups may be guilty or innocent. These possibilities are traditionally simulated in eyewitness identification studies using a dual-lineup paradigm: All witnesses observe the same perpetrator and then receive one of two lineups. In this paradigm, the suspect's guilt is manipulated by including the perpetrator in one lineup and an innocent suspect in the other. The lineup is then filled with people matched to either the suspect (resulting in different fillers in perpetrator-present and perpetrator-absent lineups) or to the perpetrator (resulting in the same fillers in each lineup). An inescapable feature of the dual-lineup paradigm is that the perpetrator-present and perpetrator-absent lineups differ not only in the suspect's guilt, but also in their composition. Here, we describe a single-lineup paradigm: Subjects observe one of two perpetrators and then all subjects receive the same lineup containing one of the perpetrators. This alternative paradigm allows manipulation of the suspect's guilt without changing the lineup's composition. In three experiments, we applied the single-lineup paradigm to explore suspect-filler similarity and consistently found that increasing similarity reduced perpetrator identifications but did little to prevent innocent suspect misidentifications. Conversely, when fillers were matched to the perpetrator using a dual-lineup paradigm, increasing similarity reduced identification of perpetrators and innocent suspects. This finding suggests that the effect of filler similarity may depend on the person to whom the fillers are matched. We suggest that the single-lineup paradigm is a more ecologically valid and better controlled approach to creating suspect-matched lineups in laboratory investigations of eyewitness memory than existing procedures. (PsycINFO Database Record
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».