Technology on trial: facilitative and prejudicial effects of computer-generated animations on jurors’ legal judgments
Notice bibliographique
Résumé
The current study explored how a computer-generated animation (CGA) illustrating a defendant’s version of events affected jurors’ judgments in a mock second-degree murder trial. We hypothesized that mock jurors who viewed a CGA illustrating the defendant’s testimony would be more likely to acquit compared to those who viewed static visual images or did not view a visual aid, and that this effect would occur regardless of whether the narrative depicted in the CGA was corroborated by pertinent testimonial evidence. In this 2 (testimony congruence: incongruent vs.congruent) x 3 (testimony modality: no-aid vs.static visual aid vs. computer-generated animation) between-subjects design, undergraduate students (N = 238) read a transcript from a fictitious trial and heard the defendant’s testimony in one of three modalities. Across congruence conditions, participants were significantly more likely to acquit the defendant when his testimony was accompanied by a CGA (OR= 5.08), compared to a static visual aid or with no-aid. Our results suggest that CGAs may have a disproportionate impact on jurors’judgments compared to traditional forms of demonstrative evidence. Whether this impact is facilitative or prejudicial, however, depends on whether the content of the animation is congruent or incongruent with other case evidence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,059 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».