Vantage Points: Mock Juror Perception of Body-Worn Camera Video Evidence in Cases Involving Police Use of Force
Notice bibliographique
Résumé
Recent shooting events have led to demands that police officers use body-worn video cameras (BWCs) in order to increase police accountability. While preliminary research has found that BWCs have some general benefits (e.g., they may decrease use of force and reduce false allegations of police misconduct), no research to date has examined the impact of BWC evidence on juror decision-making. Study 1 in this thesis involves a survey of community members to examine public perception of BWC use. In addition to other findings, the survey results indicate that the majority of respondents do not accurately comprehend the limitations of visual footage and are likely to attribute dishonest intentions to police officers when their testimony contradicts BWC footage (especially when the discrepancies are central versus peripheral in nature). Study 2 involves a mock juror study designed to assess how the degree of discrepancies between officer testimony and BWC footage (few vs. many), the nature of these discrepancies (peripheral vs. central), and the presence of expert testimony designed to explain these discrepancies impacts juror decision-making in a case involving allegations of excessive force by a police officer. The results of this study suggest expert testimony and perceptions of police legitimacy (PL) have a significant impact on verdict decisionmaking (and other outcome variables) in such cases. The implications of these results, for theory and practice, are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».