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Enregistrement W4206001603 · doi:10.22215/etd/2021-14776

System Justification and Normative Influence: Jury Decision-Making in a Police Shooting Trial

2021· dissertation· en· W4206001603 sur OpenAlexaffabout
Roxana Ehsani-Moghaddam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativeJuryDeliberationPsychologyVerdictSocial psychologyContext (archaeology)Status quoCriminal justiceArgument (complex analysis)CriminologyPolitical scienceLawPoliticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated whether normative influence (i.e., arguments to conform to the group) was related to jurors' system justification (SJS) beliefs (i.e., beliefs that justify a racially disparaging societal status quo) and time pressure during the deliberation phase of a mock criminal trial.Given the traumatic colonial context that exists between Indigenous communities in Canada and the police, as well as the current disproportionalities of Indigenous people in the Canadian criminal justice system, jurors with lower SJS may be compelled to use normative influence to persuade other jurors to conform to their verdict preference for an Indigenous defendant who raised a claim of self-defence for the killing of a police officer.Further, past research has found a relation between time pressure and normative influence.Thus, lower SJS and time nearing the end of the deliberation were hypothesized to be related to greater normative discussion content.Deliberations were transcribed, coded, and analyzed for 11 mock juries (N = 83 jurors) in a simulated first-degree murder trial.Findings did not support a relationship between normative influence and either SJS or time.This research may bear implications for our understanding of jury decision-making processes and how to instruct jurors.This thesis was a product of two years' worth of scholarship, meaningful mentorship, and invaluable friendship to which I am deeply grateful.I must firstly express my sincerest appreciation to my supervisor and mentor, Dr. Evelyn Maeder: a trailblazer in her field who offered me her guidance, supported and enriched my ideas along the way, and never failed to make time for me despite all the people who depend on her every day.It is an understatement for me to say that you have inspired me and profoundly impacted my life.The gratitude I feel towards

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,379 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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