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Enregistrement W3180000962 · doi:10.1108/jfp-02-2021-0004

“That’s the way my Wednesdays always go”: reverse-order instructions insufficient to mitigate schema-consistent errors in alibi generation

2021· article· en· W3180000962 sur OpenAlexaff
Joseph Eastwood, Mark Snow, Stuart Freedman

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeception detection and forensic psychology
Établissements canadiensBishop's UniversityOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlibiSchema (genetic algorithms)RecallPsychologyMnemonicOriginalitySocial psychologyComputer scienceCognitive psychologyInformation retrieval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,176
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,176
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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