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Enregistrement W2895800956 · doi:10.1016/j.jarmac.2018.09.004

Eyewitness Memory Distortion Following Co-Witness Discussion: A Replication of Garry, French, Kinzett, and Mori (2008) in Ten Countries

2018· article· en· W2895800956 sur OpenAlexaffabout
Hiroshi Ito, Krystian Barzykowski, Magdalena Grzesik, Sami̇ Gülgöz, Ceren Gürdere, Steve M. J. Janssen, Jessie Khor, Harriet Rowthorn, Kimberley A. Wade, Karlos Luna, Pedro B. Albuquerque, Devvarta Kumar, Arman Deep Singh, William Weber Cecconello, Sara Cadavid, Nicole C. Laird, Mario J. Baldassari, D. Stephen Lindsay, Kazuo Mori

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Research in Memory and Cognition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of SciencePromotion and Mutual Aid Corporation for Private Schools of Japan
Mots-clésWitnessSuggestibilityPsychologyGeneralizability theoryTest (biology)Social psychologyForensic psychologyDevelopmental psychologyClinical psychologyLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the replicability of the co-witness suggestibility effect originally reported by Garry et al. (2008) by testing participants from 10 countries (Brazil, Canada, Colombia, India, Japan, Malaysia, Poland, Portugal, Turkey, and the United Kingdom; total N=486). Pairs of participants sat beside each other, viewing different versions of the same movie while believing that they viewed the same version. Later, participant pairs answered questions collaboratively, which guided them to discuss conflicting details. Finally, participants took a recognition test individually. Each of the 10 samples replicated the Garry et al. finding: Participants often reported on the final test a non-witnessed answer that their co-witness had stated during the collaboration phase. Such co-witness suggestibility errors were especially likely when the witness had not disputed the co-witness's report during the collaboration phase. The results demonstrate the replicability and generalizability of the co-witness suggestibility effect.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,308 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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