Examining Confidence Accuracy, Observation Skills, and the Dunning Kruger Effect
Notice bibliographique
Résumé
Using a quantitative approach, this study examines the confidence accuracy relationship of eyewitness memory and observation skills and explores the relationship between self-perception and accuracy (The Dunning Kruger Effect). The present study has three purposes. The first purpose is to highlight the importance of understanding one's limitations and self-assessment abilities to ensure effective training and preparedness for high-stress situations of a police officer. The second purpose is to show that eyewitness memory accounts in consequential settings such as court should not rely on confidence as an indicator of accuracy. The third purpose is to show that eyewitness accounts of police officers are not always more correct than those of civilians. Using Humber College’s Conflict Resolution FAAC Digital Simulator, 18 subjects (17 students and 1 police officer) were assigned to take part in a virtual, pre-recorded simulation experiment. Participants’ confidence in observation skills and their eyewitness memory abilities were assessed. Results found no correlation between confidence and accuracy in eyewitness memory, though it revealed that people can be extremely confident in their wrong answers, demonstrating that confidence is not always a good indicator of accuracy. Despite assumptions that police officers make better eyewitnesses, findings include that there was no significant difference in memory abilities between the police officer and Humber students.
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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 | 0,017 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».