“Just to Jog My Memory”: An Examination of Forensic Interviewers’ Note-taking Behaviors and Perceptions of Notes With Child Witnesses
Notice bibliographique
Résumé
= 137) on their note-taking practices, perceptions of note-taking, and note-taking training. Many forensic interviewers surveyed (81%) reported that they take notes during forensic interviews. Of those, the most common reason for note-taking was to assist with remembering what the interviewee reported during the interview (89%) and to guide the formulation of follow-up questions (87%). Note-taking style was also reported upon, with most respondents indicating that they write down keywords that may be used again in the interview (78%), as well as short utterances or sentences related to the presenting narrative (61%). Finally, the majority (50%) of respondents who take notes reported always taking notes, although 29% reported taking notes most of the time. Of those respondents who reported not taking notes during forensic interviews, the majority listed the reasons as being that it distracts the child from the interview (85%) and causes them to break eye contact with the child (46%). Overall, many respondents endorsed the benefits of note-taking to the interviewing process, whereas a small minority reported some perceived risks or concerns with note-taking during interviews. Perhaps most notably, forensic interviewers, both of whom take notes and those who do not, reported low rates of note-taking training and a desire for more information on note-taking practices within the field. These results underscore the need for further research and best practice guidelines regarding note-taking during forensic interviews.
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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 | 0,016 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».