“That’s the way my Wednesdays always go”: reverse-order instructions insufficient to mitigate schema-consistent errors in alibi generation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study was to assess the ability of innocent suspects to produce accurate alibis, as well as to identify procedures police interviewers can use to increase the probability of generating accurate alibis. Design/methodology/approach In Study 1, 54 university students had a lecture (target event) end at either the normal time (schema group) or 25 min early (non-schema group) and then attempted to generate an alibi for the target event after either a short, moderate or long delay. In Study 2, 20 students had a lecture end 25 min early and underwent an interview regarding their whereabouts using a reverse-order interview technique designed to disrupt schema usage. Findings Results from Study 1 suggested that participants relied on schemas to generate their alibis, which led to false alibis for the non-schema group, and this reliance was more pronounced as the delay between event and recall increased. In Study 2, all but one participant produced a false alibi, suggesting reverse order is ineffective in increasing accurate recall in alibi situations. Practical implications Results from the two studies revealed that people can produce false alibis easily in mock police interviews – a finding that appears to result from the reliance on schemas. These findings highlight the relative ease with which innocent individuals can produce false alibis. Further research, specific to the alibi generation process, is needed to give police interviewers the tools to produce more accurate and detailed alibis. Originality/value This research provides additional evidence regarding the role of schemas in alibi generation. Contrary to findings from the eyewitness area, reverse-order instructions failed to disrupt schema reliance and do not appear to be an effective alibi-elicitation technique.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».