The Role of Wait Time During the Questioning of Children: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The benefits of wait time in classroom discourses have been well documented in the field of education since the 1970s. While current forensic interview guidelines recognize the importance of pauses, whether there is sufficient empirical evidence to inform wait time guidelines in the legal context remains unanswered. This systematic review aimed to synthesize and provide a holistic update on the available research on the role of wait time when questioning children and recommended future direction to develop wait time guidelines specific to child forensic interviews. Systematic searches were conducted using four databases (PsycINFO, MedLine, ERIC, and Scopus). A total of 3,953 unique articles were returned, following a title and abstract screening, 68 full texts were reviewed, and 26 (including five additional studies identified through a hand search) were included. Inclusion criteria were the study sample included children under 18, published a measure of wait time in a questioning context, and in English. Overall, most knowledge of wait time remains in the field of education. Natural wait time is short, but with training, extended wait time yields significant benefits for both child and adult talk. Only one study examined the role of wait time in the forensic interviewing setting where a 10-s wait time appears to be more productive than shorter pauses. Extended wait time is a promising and simple interviewing practice with the potential to facilitate children's disclosure. The current review is a call for research in the area as it pertains to forensic interviewing of children and youth.
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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 | 0,025 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».