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Enregistrement W4372306525 · doi:10.34117/bjdv9n5-060

Entrevista na Inteligência Policial Militar: uma abordagem sobre o método cognitivo e a linguagem não verbal

2023· article· pt· W4372306525 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Development · 2023
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic Research in Diverse Fields
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O presente artigo investiga a relação entre o método cognitivo e a análise da linguagem não-verbal na busca de dados negados em entrevistas de Inteligência Policial Militar, avaliando o impacto da combinação desses dois aspectos na precisão e confiabilidade das informações coletadas. Através de uma revisão sistemática da literatura, o estudo busca responder como essa combinação pode impactar a precisão e a confiabilidade dos dados obtidos. A discussão aborda a relação entre Inteligência Policial Militar, técnicas de entrevista e comunicação não verbal, analisando como a leitura adequada do comportamento não verbal pode melhorar práticas de entrevista e detecção de mentiras. A revisão da literatura foca em técnicas de entrevista, como ação de busca, entrevista cognitiva e método PEACE, e no papel da comunicação não verbal no contexto da Inteligência Policial Militar. O estudo conclui que ao integrar o conhecimento da linguagem não verbal e técnicas cognitivas nas entrevistas, os profissionais de Inteligência Policial Militar podem aprimorar suas habilidades de detecção de mentiras e obter dados mais precisos e confiáveis. A pesquisa também destaca a necessidade de treinamento específico e pesquisas adicionais nesta área.

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,316 · 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