Improving the Interviewing of Suspects Using the PEACE Model: A Comprehensive Overview
Notice bibliographique
Résumé
In light of psychological research, a growing number of countries/organizations have decided to adopt a model/approach of “investigative interviewing” of suspects that does not rely on coercive or oppressive methods. In 2016, the United Nations’ “Special Rapporteur on torture and other cruel, inhumane or degrading treatments” (law professor Juan Mendez) submitted his report to the United Nations, which stated that “The Special Rapporteur … advocates the development of a universal protocol identifying a set of standards for non-coercive interviewing methods and procedural safeguards that ought, as a matter of law and policy, to be applied at a minimum to all interviews by law enforcement officials, military and intelligence personnel and other bodies with investigative mandates.” When mentioning this “universal protocol” in 2016, the U.N. Special Rapporteur noted that “The essence of an alternative information-gathering model was first captured by the PEACE model of interviewing adopted in 1992 in England and Wales … investigative interviewing can provide positive guidance for the protocol.” The “universal protocol” took three years to produce and was published in 2021. This article will overview (i) the evolution of the PEACE method, (ii) some of the research on effectiveness of aspects of the PEACE method, and (iii) the 2021 publication called Principles of Effective Interviewing.
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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 | 0,036 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».