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Enregistrement W4294916226 · doi:10.1177/08862605221120903

Perceptions of Allegations of Repeated Victimization: The Roles of Event Frequency, Language Specificity, and Disclosure Delay

2022· article· en· W4294916226 sur OpenAlexafffund
Mark Snow, Sonja P. Brubacher, Lindsay C. Malloy, Kirk Luther

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensCarleton UniversityOntario Tech University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaAmerican Psychology-Law Society
Mots-clésCredibilityPlaintiffSuspectPsychologySocial psychologyPerceptionExploratory researchInjury preventionPoison controlHuman factors and ergonomicsSuicide preventionMedicineMedical emergencyCriminologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although many forms of victimization are repeated (e.g., domestic violence), we know relatively little about the perceived credibility of adult claimants who allege repeated maltreatment. We examined the effects of Event Frequency (Single vs. Repeated), Language Specificity (Episodic vs. Generic), and Disclosure Delay (Immediate vs. Delayed) on laypersons’ perceptions of claimant credibility. Participants ( N = 649) read a mock interview transcript and provided subjective ratings (e.g., credibility, likelihood of suspect guilt, claimant responsibility). When the alleged abuse occurred a single time (vs. repeatedly), participants rated the interviewee as less blameworthy but no more (or less) credible. Exploratory findings indicated that female participants viewed the interviewee as more credible and less responsible than did male participants.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,253
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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