A general model of cognitive bias in human judgment and systematic review specific to forensic mental health.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cognitive biases can impact experts' judgments and decisions. We offer a broad descriptive model of how bias affects human judgment. Although studies have explored the role of cognitive biases and debiasing techniques in forensic mental health, we conducted the first systematic review to identify, evaluate, and summarize the findings. HYPOTHESES: Given the exploratory nature of this review, we did not test formal hypotheses. General research questions included the proportion of studies focusing on cognitive biases and/or debiasing, the research methods applied, the cognitive biases and debiasing strategies empirically studied in the forensic context, their effects on forensic mental health decisions, and effect sizes. METHOD: A systematic search of PsycINFO and Google Scholar resulted in 22 records comprising 23 studies in the United States, Canada, Finland, Italy, the Netherlands, and the United Kingdom. We extracted data on participants, context, methods, and results. RESULTS: = 6) focused at least in part on the general perception of debiasing strategies, with three testing for specific effects (i.e., cognitive bias training, consider-the-opposite, and introspection caution), two of which yielded significant effects. CONCLUSIONS: Considerable clinical and methodological heterogeneity limited quantitative comparability. Future research could build on the existing literature to develop or adapt effective debiasing strategies in collaboration with practitioners to improve the quality of forensic mental health decisions. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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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 | 0,312 | 0,554 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».