Alibi corroboration: an examination of laypersons’ expectations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The study aims to examine what laypersons expect those corroborating an alibi to remember about an interaction with an alibi provider. Design/methodology/approach Participants ( N = 314) were presented with a mock crime scenario and answered questions about an alibi provider (i.e. the criminal suspect) and alibi corroborators. Participants also completed a lineup task based on the scenario and rated the likelihood of their own ability to corroborate the suspect’s alibi. Findings Overall, participants believed that it was moderately likely that an alibi corroborator with no prior relationship with the suspect would be able to vouch for the suspect, provide a description and to remember his general physical characteristics. Those who were inaccurate in their lineup decision demonstrated lower expectations of their own ability to corroborate the suspect’s alibi relative to those who were accurate in their decision. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this is the first known study to assess what those judging an alibi expect when making a decision about the outcome of a case. Results demonstrate that laypeople have arguably unrealistic expectations of alibi corroborators, potentially jeopardizing innocent people’s ability to prove their innocence.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».