The importance of decision bias for predicting eyewitness lineup choices: toward a Lineup Skills Test
Notice bibliographique
Résumé
ᅟ: We report on research on individual-difference measures that could be used to assess the validity of eyewitness identification decisions. BACKGROUND: The predictive utility of face recognition tasks for eyewitness identification has received some attention from psychologists, but the previous research focused primarily on witnesses' likelihood of correctly choosing the culprit when present in a lineup. Far less discussed has been individual differences in witnesses' proclivity to choose from a lineup that does not contain the culprit. We designed a two-alternative non-forced-choice face recognition task (consisting of mini-lineup test pairs, half old/new and half new/new) to predict witnesses' proclivity to choose for a set of culprit-absent lineups associated with earlier-viewed crime videos. RESULTS: In two studies involving a total of 402 participants, proclivity to choose on new/new pairs predicted mistaken identifications on culprit-absent lineups, with r values averaging .43. The likelihood of choosing correctly on old/new pairs (a measure of face recognition skill) was only weakly predictive of correct identifications in culprit-present lineups (mean r of .22). CONCLUSIONS: Our findings could be the basis for further research aimed at developing a standardized measure of proclivity to choose that could be used, along with other measures, to weigh eyewitnesses' lineup identification decisions.
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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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».