How multiple interviews and interview framing influence the development and maintenance of rapport
Notice bibliographique
Résumé
Information obtained from investigative interviews is crucial for police to develop leads, advance investigations and make effective decisions. One well-endorsed approach for eliciting detailed and accurate information is building rapport between the interviewer and interviewee. While familiarity and communicative tone are predicted determinants of rapport, the effects of repeated exposure to an interviewer, as well as interview framing, on rapport has rarely been tested. In two simulated suspect interview experiments, we tested whether established rapport is maintained during a second interview with the same interviewer (Experiment 1) and how accusatory and humanitarian interview framings impact the development of rapport (Experiment 2). We also tested, across both experiments, whether nonverbal mimicry can be a proxy for measuring rapport. We found evidence suggesting that rapport, once established, is carried over to subsequent meetings, and that it is possible to build rapport even when it was poorly established in the initial interview. We also found that an accusatory interview framing was associated with lower rapport than a humanitarian interview framing, and that interview framing affected nonverbal mimicry between interviewer and interviewee. Contrary to our expectations, mimicry did not correlate with an existing measure of rapport.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».