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Enregistrement W3010225056

Le « langage » non verbal des témoins, quand les pseudosciences s’invitent au tribunal

2016· article· fr· W3010225056 sur OpenAlexaboutno aff
Vincent Denault

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueDeception detection and forensic psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSupreme courtTribunalEthnologyPsychologyPolitical scienceArtSociologyLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RESUME Selon la Cour supreme du Canada, le comportement non verbal des temoins peut affecter l’evaluation de leur credibilite (P. (D.) c. S. (C.) 1993). En effet, le juge des faits « a l'avantage, que n'a pas la cour d'appel, de voir et d'entendre les temoins » (R. c. W. (R.) 1992). Toutefois, puisque les professionnels de la justice croient erronement que differentes expressions faciales et gestes sont associes au mensonge (Stomwall et Granhag 2003; Porter et Ten Brinke 2009), l’analyse du comportement non verbal afin d’evaluer la credibilite souleve des questions. Ainsi, en continuite avec Denault (2015), l’objectif de cet article est de presenter un bilan de l’impact du comportement non verbal sur l’evaluation de la credibilite des temoins a la Chambre de la jeunesse de la Cour du Quebec. Puisque la credibilite est « une question omnipresente dans la plupart des proces, qui, dans sa portee la plus etendue, peut equivaloir a une decision sur la culpabilite ou l’innocence » (R. c. Handy 2002 : 115), les consequences potentiellement desastreuses de l’utilisation de techniques pseudoscientifiques pour decoder le « langage » non verbal des temoins (ex : synergologie) sont egalement discutees. ABSTRACTAccording to the Supreme Court of Canada, the non-verbal behavior of witnesses can affect the assessment of their credibility (P. (D.) v. S. (C.) 1993). Indeed, the trier of fact « has the advantage, denied to the appellate court, of seeing and hearing the evidence of witnesses » (R. c. W. (R.) 1992). However, since judicial professionals erroneously believe that different facial expressions and gestures are associated with lying (Stomwall and Granhag 2003; Porter and Ten Brinke 2009), the analysis of non-verbal behavior to assess credibility raises questions. Thus, in continuity with Denault (2015), the objective of this article is to present a summary of the impact of non-verbal behavior on the credibility assessment of witnesses at the Youth Division of the Court of Quebec. Since credibility is « an issue that pervades most trials, and at its broadest may amount to a decision on guilt or innocence » (R. c. Handy. 2002: 115), the potentially disastrous consequences of using pseudoscientific techniques to decipher the non-verbal « language » of witnesses (ex : synergology) are also discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 GPT0,334
Écart entre enseignants0,270 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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