Four utilities in eyewitness identification practice: Dissociations between receiver operating characteristic (ROC) analysis and expected utility analysis.
Notice bibliographique
Résumé
The present article focuses on a utility-based understanding of criminal justice practice regarding eyewitness identifications. We argue that there are 4 distinct types of utility that should be considered when evaluating an identification procedure. These include the utility associated with all identifications, the utility associated with only the high confidence identifications, the average utility across the full range of identifications, and the maximum utility that can be attained by selecting an ideal criterion. We show that in almost all cases in which the difference between 2 procedures is defined by a tradeoff between increased guilty suspect IDs and increased innocent suspect IDs, current ROC (receiver operating characteristic) curve approaches fail to provide unambiguous information about which eyewitness identification procedures are best in practice. We introduce a novel graphical technique called utility difference curves that illustrates the impact that differential assumptions about base rates and cost structures have on the likely benefits of different identification procedures. The research emphasizes the importance of considering assumptions about base rates and costs associated with different types of eyewitness errors. We also clarify situations in which the outcome of eyewitness experiments are unambiguous and those in which careful consideration of tradeoffs are necessary. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).
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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 | 0,090 | 0,425 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».