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Enregistrement W2796159960 · doi:10.1037/lhb0000284

Eyewitness identification performance on showups improves with an additional-opportunities instruction: Evidence for present–absent criteria discrepancy.

2018· article· en· W2796159960 sur OpenAlexaff
Andrew M. Smith, Gary L. Wells, R. C. L. Lindsay, Tiffany Myerson

Notice bibliographique

RevueLaw and Human Behavior · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensQueen's UniversityYork UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuspectCulpritPropositionIdentification (biology)PsychologyEyewitness identificationCognitive psychologyComputer scienceSocial psychologyData miningEpistemologyCriminology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We tested the proposition that when eyewitnesses find it difficult to recognize a suspect (as in a culprit-absent showup), eyewitnesses accept a weaker match to memory for making an identification. We tie this proposition to the basic recognition memory literature, which shows people use lower decision criteria when recognition is made difficult so as to not miss their chance of getting a hit on the target. We randomly assigned participant-witnesses (N = 610) to a condition in which they were told that if they did not believe the suspect was the culprit, they would have additional opportunities to make an identification later (additional-opportunities instruction). We fully crossed this instruction with the standard admonition (i.e., the culprit may or may not be present) and with the presence or absence of the culprit in a showup identification procedure. The standard admonition had no impact on eyewitness decision-making; however, the additional-opportunities instruction reduced innocent-suspect identifications (from 33% to 15%) to a greater extent than culprit identifications (57% to 51%). The additional-opportunities instruction yielded a better tradeoff between culprit and innocent-suspect identifications as indicated by binary logistic regression and receiver operator characteristic (ROC) analyses. (PsycINFO Database Record

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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