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Enregistrement W4297828007 · doi:10.31234/osf.io/nmbr9

Examining the Effects of Evidence Disclosure Timing and Strength on Information Inconsistencies and Provision within Investigative Interviews

2022· preprint· en· W4297828007 sur OpenAlexaff
Sam Polman, Kirk Luther, Hannah de Almeida, Janina Eggers, Steven James Watson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeception detection and forensic psychology
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuspectStatement (logic)PsychologyDeceptionEmpirical evidenceInterviewTrustworthinessReliability (semiconductor)Affect (linguistics)Self-disclosureSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Late disclosure of evidence within investigative interviews with guilty suspects has been shown to increase statement-evidence and within-statement inconsistencies, which are indicators of deception. We experimentally tested whether such inconsistencies were influenced by the timing and strength of the disclosed evidence. We also tested whether evidence disclosure timing or strength had any effect on the provision of novel investigative information, or the rapport and trust between interviewer and interviewee. We employed a 2(Evidence disclosure timing: Early vs Late) x 2(Evidence strength: Weak vs Strong) between-participants design. Participants (N = 101) role-played a suspect guilty of theft, and were interviewed via videoconference. Participants were instructed to convince the interviewer that they were innocent. Late disclosure of evidence led to more statement-evidence inconsistencies and within-statement inconsistencies than early evidence disclosure. Evidence disclosure timing did not affect rapport or the provision of novel investigative information. There were no clear indications of the impact of evidence strength, however, we observed that for our sample the manipulations of evidence proximity and reliability were not always perceived as changing how strong or weak evidence was. Given this, we also discuss the theoretical and methodological implications of our evidence strength manipulation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,272
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,272
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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