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Enregistrement W4303043625 · doi:10.1002/jip.1604

Drawing conclusions: Instructing witnesses to draw what happened to them

2022· article· en· W4303043625 sur OpenAlexafffund
Daniel G. Derksen, Deborah A. Connolly

Notice bibliographique

RevueJournal of Investigative Psychology and Offender Profiling · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMisinformationInterviewRecallPsychologyCued recallSuggestibilityFalse memoryProtocol (science)Social psychologyNote-takingEyewitness testimonySexual assaultCognitive psychologyApplied psychologyFree recallHuman factors and ergonomicsComputer sciencePoison controlComputer securityMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We reviewed the child and the adult literature on the impact of witnesses drawing what happened on the number of details recalled and the accuracy of the reported details. Most experiments reported a beneficial effect of drawing what happened (or drawing the scene) on the number of details reported primarily in free recall and sometimes also in cued recall. The consensus across studies was that drawing protocols did not negatively impact the accuracy of reported details (when accuracy was attainable) unless suggestive details were drawn. These results were largely consistent regardless of interviewer expertise or protocol used. Draw‐and‐tell instructions should be considered by forensic investigators for the following reasons: (1) the beneficial effect on number of details recalled with no detriment to accuracy, (2) the added benefit for children who need additional interviewer support, and (3) the ease at which the instruction can be implemented with minimal expertise or training. However, more ecologically valid research is needed to establish the efficacy of drawing (1) in forensic interviews, (2) in the presence of misinformation, (3) across instances of repeated event memory, and (4) across sequential interviews.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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