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Enregistrement W3125318338 · doi:10.7202/1074195ar

Perceptions des pratiques en matière d’audition de suspects

2020· article· fr· W3125318338 sur OpenAlexvenueno aff
Mathilde Noc, Magali Ginet

Notice bibliographique

RevueCriminologie · 2020
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueDeception detection and forensic psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le principal objectif de cette étude était d’évaluer les perceptions d’agents des douanes françaises en matière d’audition de suspects. Étant donné le peu de formation théorique existant en France, il était attendu que ces agents déclarent utiliser des méthodes considérées comme néfastes, dans la littérature scientifique, pour le déroulement et l’efficacité de la conduite d’auditions. Soixante-quatorze agents des douanes ont répondu à un questionnaire les invitant à évaluer l’usage, dans leur pratique, de méthodes d’audition de suspects, certaines étant considérées comme bénéfiques et d’autres, néfastes. Conformément à nos attentes, les résultats ont indiqué que les agents des douanes déclaraient utiliser certaines méthodes bénéfiques pour le déroulement de l’audition, mais aussi néfastes, telles que l’usage privilégié d’un questionnement fermé, la maximisation, la pression, etc. Les niveaux d’expérience et de présomption de culpabilité avaient également un impact sur les méthodes utilisées. L’analyse du questionnement a permis de montrer que les questions dirigées étaient largement utilisées. Des préconisations en termes de formation professionnelle sont formulées.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0670,024

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 Opus0,310
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,122 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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