Imprecision About Body Mechanics When Child Witnesses Are Questioned About Sexual Abuse
Notice bibliographique
Résumé
In child sexual abuse cases, a central part of the child’s testimony is their description of the abuse episode. However, it is often difficult for children to describe the body mechanics of abuse, and miscommunications are likely to occur. In the present study, we examined questions about the mechanics of abuse in trial transcripts ( N = 63) to identify sources of miscommunication ( N = 130) between attorneys and children (5–12 years old, M age at trial = 9.44, SD = 1.97). We found that both attorneys and children used imprecise language, which led to miscommunication. Specifically, the imprecise use of sexual terminology and the word “touch,” polarity items, broad open-ended questions, anaphora and elliptical questions, and “how” questions led to imprecision in attorneys’ questions. Imprecise attorney questions often elicited underinformative answers from children, including misinterpretations of the grain size (i.e., level of detail) requested. In response to these underinformative answers, attorneys at times asked highly focused and leading questions, which led to further miscommunications. Implications and recommendations for future research on how best to elicit details about the mechanics of abuse from children 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».