A meta-analysis of differences in children’s reports of single and repeated events.
Notice bibliographique
Résumé
When children report abuse, they often report that it occurred repeatedly. In most jurisdictions, children will be asked to report each instance of abuse with as many details as possible. In the current meta-analysis, we analyzed data from 31 experiments and 3099 children. When accuracy was defined as the number of correct details from the target instance (i.e., narrow definition), repeated-event children were less accurate than single-event children. However, we argue that defining accuracy as the number of reported details that were experienced across instances (i.e., broad definition) is more appropriate for repeated events. When a broad definition was applied, single- and repeated-event children were similarly accurate. Importantly, repeated-event children were less likely than single-event children to report details that had never been experienced and they were no more likely to say "I don't know." Overall, repeated-event children were more suggestible than single-event children, but this was moderated by length of delay to recall. In analyses of recognition data, single-event children's sensitivity score was higher than repeated-event children's, with no significant difference in response bias as a function of event frequency. We discuss these results in the context of how children's memory for repeated events is organized. We also consider the advantage of applying a broad definition of accuracy for victims of repeated abuse and charging repeated abuse as a continuous offense rather than discrete acts. (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 | 0,029 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».