The Analysis of Nonverbal Communication: The Dangers of Pseudoscience in Security and Justice Contexts
Notice bibliographique
Résumé
For security and justice professionals (e.g., police officers, lawyers, judges), the thousands of peer-reviewed articles on nonverbal communication represent important sources of knowledge. However, despite the scope of the scientific work carried out on this subject, professionals can turn to programs, methods, and approaches that fail to reflect the state of science. The objective of this article is to examine (i) concepts of nonverbal communication conveyed by these programs, methods, and approaches, but also (ii) the consequences of their use (e.g., on the life or liberty of individuals). To achieve this objective, we describe the scope of scientific research on nonverbal communication. A program (SPOT; Screening of Passengers by Observation Techniques), a method (the BAI; Behavior Analysis Interview) and an approach (synergology) that each run counter to the state of science are examined. Finally, we outline five hypotheses to explain why some organizations in the fields of security and justice are turning to pseudoscience and pseudoscientific techniques. We conclude the article by inviting these organizations to work with the international community of scholars who have scientific expertise in nonverbal communication and lie (and truth) detection to implement evidence-based practices.
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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 | 0,036 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,027 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».