Familiarity and Conviction in the Criminal Justice System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Eyewitnesses are likely to have some degree of familiarity with a perpetrator when a crime is committed. Despite the fact that the majority of crimes are committed by someone with whom the victim/witness is familiar, the majority of eyewitness research has focused on the identification of stranger perpetrators. It is critical to examine how familiarity may influence eyewitness accuracy. Familiarity can vary from a complete stranger to a very familiar other. This book explores the “middle ground” as it relates to the criminal justice system, namely describing perpetrators, eyewitness identification, and jury decision-making. The purpose of this book is to consolidate the literature that exists regarding familiarity and to apply this research to an eyewitness context. This book attempts to better understand how familiarity may impact eyewitnesses and to highlight key considerations when an eyewitness is familiar with a perpetrator while collecting eyewitness evidence and using it in a courtroom. This is achieved through an in-depth discussion of the definition of familiarity, the examination of critical social psychological and cognitive theory in relation to familiarity, a description of the current literature examining eyewitness familiarity, a discussion of familiarity evidence in the courtroom, and a proposal for future directions and research.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle