When do people lie, for whom, and why? : Altruistic lying in an alibi corroboration context
Notice bibliographique
Résumé
Three studies were conducted in order to identity factors that impact the likelihood that a witness will lie for a suspect in an alibi corroboration context. Specifically, the level of affinity between a suspect and a witness, the level of social pressure, and gender were investigated as factors impacting the likelihood that a witness would knowingly support a false alibi. During a study session purportedly intended to investigate dyadic problem-solving ability, a mock theft was staged in an adjacent office. When questioned by the experimenter, undergraduate students were provided the opportunity to either corroborate or refute a confederate’s false alibi that the latter had been in the testing room during the time of the theft, which participants knew was false. In study 1, participants who were explicitly asked to conceal the confederate’s whereabouts during the time of the theft were more likely to lie for him or her by corroborating the false alibi (61% vs. 26% of those who were not asked to lie). In study 2, there was a higher percentage of male participants who corroborated a male confederate’s false alibi (41%) compared to female participants who corroborated a female confederate’s false alibi (23%). In study 3, participants were found to be more likely to lie for a confederate when the latter was their friend (41%) than when he or she was a stranger (18%). How much a participant liked the suspect (study 1) and whether or not the suspect had previously helped the participant (study 2) did not affect the rates of false alibi corroboration. The results confirm that alibi witnesses often lie, but suggest that investigators and jurors may underestimate the frequency with which strangers and acquaintances lie for one another, and that witnesses who lie do so more often because they trust that the suspect is innocent rather than guilty.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».