Let’s (not) talk about race: comparing mock jurors’ verdicts and deliberation content in a case of lethal police use of force with a White or Indigenous victim
Notice bibliographique
Résumé
Several lethal police use of force (UoF) encounters have recently occurred across North America, sparking public debate about officer accountability. This project investigated what jurors discuss during deliberations in simulated trials involving UoF and evaluated whether the race of the victim affects individual verdicts and deliberation content. Canadian jury-eligible participants (N = 78) watched and listened to a fictional trial involving a police officer charged with manslaughter with a White or Indigenous victim. After rendering individual pre-deliberation verdicts, mock jurors took part in a 60-minute deliberation session, then rendered individual post-deliberation verdicts. Although victim race did not have a statistically significant effect on pre-deliberation verdicts, the odds of jurors rendering a guilty post-deliberation verdict was nearly 10 times higher when the victim was White as opposed to Indigenous. Deliberation analyses indicated that jurors were significantly more likely to provide ‘anti-defendant’ and ‘pro-prosecution’ utterances when the victim was White as compared to Indigenous. However, jurors very rarely directly discussed race in deliberations. Additionally, jurors with negative perceptions of police were significantly more likely to utter ‘anti-defendant’ statements. Overall, this study suggests that, contrary to the assumption of the Canadian legal system, victim race influences legal decision-making in trials involving officer UoF.
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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 | 0,011 | 0,079 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».