Urgent issues and prospects in reforming interrogation practices in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
The current article presents a series of commentaries on urgent issues and prospects in reforming interrogation practices in Canada and the United States. Researchers and practitioners, who have devoted much of their careers to the field of police and intelligence interrogations, were asked to provide their insights on an area of interrogation research that they believe requires immediate attention. The submitted independent commentaries covered a variety of topics – from police recruitment, interrogation training, use of proper interrogation practices, and the treatment of confession evidence in court. Common concerns from the contributions pertained to the lag between scientific knowledge on interrogations and the application of such knowledge in the justice system, and the glaring disparity between the treatment of similar issues in the interrogation context versus other criminal justice contexts. A primary intent of this collection of commentaries is to serve as a resource pointing researchers in the direction of the fundamental areas that require immediate consideration and encouraging them to simultaneously pursue solutions to the overarching concerns that emerged from this project.
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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 | 0,056 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,055 | 0,022 |
| Communication savante | 0,025 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».