Notice bibliographique
Résumé
Confession evidence is powerfully persuasive, and yet many wrongful convictions involving false confessions have surfaced in recent years (Innocence Project, 2021; National Registry of Exonerations, 2021). Although police are trained to corroborate admissions of guilt, research shows that most false confessions contain accurate details and other content cues suggesting credibility as well as extrinsic evidence of guilt. Hence, a method is needed to help distinguish true and false confessions. In this study, we utilized a corpus-based approach to outline the linguistic features of two sets of confessions: those that are presumed true (n = 98) and those that have been proven false (n = 37). After analyzing the two corpora in LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count) to identify significant categories, we created a logistic regression model that distinguished the two corpora based on three identified predictors: personal pronouns, impersonal pronouns, and conjunctions. In a first sample comprised of 25 statements per set, the model correctly categorized 37 out of 50 confessions (74%); in a second out-of-model sample, the predictors accurately classified 20 of 24 confessions (83.3%). A high frequency of impersonal pronouns was associated with confessions proven false, while a high frequency of conjunctions and personal pronouns were associated with confessions presumed to be true. Several patterns were observed in the corpora. In the latter set of confessions, for example, “I” was often followed by a lexical verb, a pattern less frequent in false confessions. Although these data are preliminary and not to be used for practical diagnostic purposes, the findings suggest that additional research is warranted.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».