The Influence of Witness Intoxication, Witness Race, and Defendant Race on Mock Juror Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
Negative stereotypes about Indigenous people concerning alcoholism and criminality permeate Canadian society. This study primarily explores whether racial bias affects mock jurors' perceptions of Indigenous eyewitnesses, particularly when the eyewitness was intoxicated at the time of the crime. Participants read a trial transcript in which eyewitness intoxication and both eyewitness and defendant race (Indigenous/white) were manipulated, then provided a verdict and responded to a series of questions about the eyewitness. We found an indirect effect of eyewitness intoxication on verdict, operating through perceived eyewitness accuracy, such that intoxicated eyewitnesses were associated with significantly fewer convictions. Participants also rated Indigenous eyewitnesses as more accurate than white eyewitnesses. Although there were no significant main effects of defendant or eyewitness race on verdicts, we did observe a significant indirect effect of eyewitness race: Indigenous eyewitnesses were associated with more convictions via perceived accuracy. These effects run contrary to some previous literature and, coupled with our findings regarding criminality stereotypes, suggest that prospective jurors may be becoming aware of systemic bias facing Indigenous peoples. This study adds to the growing body of research investigating prospective jurors' decision making in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,033 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».