The influence of race on jurors’ perceptions of lethal police use of force.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Many highly publicized police use-of-force encounters have recently occurred in the United States. This project primarily explored whether officer, juror, or victim race affects verdicts in trials involving police use of force. HYPOTHESES: Because of recent conflicting research surrounding race and juror decision-making, we conducted an exploratory analysis on the interactive effects of juror, victim, and defendant race. We hypothesized that mock jurors with favorable perceptions of police legitimacy would be less likely to convict an officer charged with manslaughter. METHOD: Four hundred sixteen (243 women, 170 men, three another gender; 263 White, 50 Asian, 44 Black, 41 Latine, four Native American, 14 another race/ethnicity) jury-eligible community members read a trial transcript involving a police officer charged with manslaughter, in which we manipulated victim and defendant race (Black, White), then rendered a verdict and answered a questionnaire. RESULTS: We found significant effects of police legitimacy and defendant race on verdicts. The main effect was qualified by an interaction between juror race/ethnicity and defendant race. Simple-slope analyses revealed no effect of defendant race for White mock jurors. In comparison, Black, indigenous, and people of color (BIPOC) mock jurors were significantly more likely to convict a White than a Black defendant. We also observed significant effects of police legitimacy, defendant race, and victim race on perceptions of the officer's use of force. CONCLUSIONS: Our analyses revealed that mock jurors were significantly more punitive when the defendant was White compared with Black, and they perceived the officer's use of force as significantly more excessive when the officer was White or the victim was Black. These effects appear to be driven primarily by BIPOC jurors. Mock jurors with more favorable perceptions of police legitimacy were significantly less likely to convict the officer and viewed his use of force as less excessive. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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 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 | 0,005 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».