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Enregistrement W4200255600 · doi:10.1002/acp.3907

Examining the effects of negative emotion and interviewing procedure on eyewitness recall

2021· article· en· W4200255600 sur OpenAlexafffund
Mark Snow, Joseph Eastwood

Notice bibliographique

RevueApplied Cognitive Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyEyewitness memoryWitnessRecallEyewitness testimonyCognitive interviewInterviewContext (archaeology)SuggestibilityAutobiographical memoryCognitionCognitive psychologyArousalMemory errorsAffect (linguistics)Extant taxonSocial psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Witnessing or experiencing a crime can be emotionally distressing and this emotional reaction can affect the formation and retrieval of event‐related memory. Extant eyewitness research, however, has generated inconsistent conclusions regarding the effects of emotional arousal on eyewitness memory. In the planned study, we will use a mock witness paradigm to attempt to remedy several methodological limitations that have persisted in the literature and shed light on the effects of emotional memory within an investigative interviewing context. Participants will view either a negative or neutral video and either immediately or 1 week later provide their account of the video in a virtual interview procedure, consisting of either cognitive interview‐based instructions or a free recall. We will test the main effects of emotional arousal, interview procedure, and delay as well as their interactions. The present research will help clarify the nature of emotional memory in forensic contexts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,032
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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