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Enregistrement W3033292905 · doi:10.1037/law0000245

Challenges of a “toolbox” approach to investigative interviewing: A critical analysis of the Royal Canadian Mounted Police’s (RCMP) Phased Interview Model.

2020· article· en· W3033292905 sur OpenAlexaffabout
Brent Snook, Weyam Fahmy, L. Fleming Fallon, Christopher J. Lively, Kirk Luther, Christian A. Meissner, Todd F. Barron, John C. House

Notice bibliographique

RevuePsychology Public Policy and Law · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToolboxInterviewPsychologyMedical educationApplied psychologyEngineeringSociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Royal Canadian Mounted Police implemented the Phased Interview Model in Canada and has argued that it is a novel and productive way to interview suspects.We applaud the Royal Canadian Mounted Police for moving away from a purely accusatorial approach and recognize that Phased Interview Model contains several science-based practices.In this article, however, we evaluate the Phased Interview Model critically.In particular, we present compelling empirical evidence that three fundamental practices (minimizing culpability, mischaracterizing evidence, and asking leading questions) in the Phased Interview Model put the truth-seeking function of police interviews at risk.We also explore the challenges inherent in combining accusatorial and information gathering techniques into a hybrid 'toolbox' approach.We conclude that advocating for interview protocols that contain dangerous or untested practices may hinder the Royal Canadian Mounted Police's ability to achieve their purported goals of obtaining voluntary statements and accurate information.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,364
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,146 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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