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Enregistrement W4392955919 · doi:10.1002/acp.4190

Variability in verbal eyewitness confidence

2024· article· en· W4392955919 sur OpenAlexaff
Pia Pennekamp, Jamal K. Mansour, Rhiannon Batstone

Notice bibliographique

RevueApplied Cognitive Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEyewitness identificationPsychologyEyewitness memoryIdentification (biology)Confidence intervalSocial psychologyDevelopmental psychologyPhraseCriminal justiceCognitive psychologyStatisticsNatural language processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Typically, an eyewitness' verbal confidence is used to judge the reliability of their lineup identification. Across three experiments ( N = 3976), we examined eyewitnesses' own words confidence in their lineup decision. For identification decisions ( n = 1099), we identified 781 quantitatively unique responses representing 132 qualitatively unique statements that could be categorized into low, medium, and high confidence. For rejectors ( n = 781), we identified 599 quantitatively unique responses representing 143 qualitatively unique responses that could be categorized into low, medium, and high confidence. Most participants provided a verbal phrase (e.g., pretty sure) but a significant proportion—34.19% of identifiers and 29.05% of rejectors—provided numbers (e.g., 80%). The present data highlight the variability in how confidence is expressed. The criminal justice system would benefit from guidance for interpreting verbal confidence. We provide a picture of eyewitnesses' verbal confidence as a first step.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,321 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
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Résumé présentoui

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