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Enregistrement W4403262703 · doi:10.22541/au.172845655.54646328/v1

P300-BASED MEMORY DETECTION APPLIED TO A MOCK TERRORISM SCENARIO USING THE COMPLEX TRIAL PROTOCOL WITH MULTIPLE PICTORIAL STIMULI

2024· preprint· en· W4403262703 sur OpenAlexaff
Michel Funicelli, Sarah Salphati, Sabina Ungureanu, Jean Roch Laurence

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRadiation Effects in Electronics
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)Computer scienceTerrorismComputer securityPsychologyMedicinePolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Complex Trial Protocol (CTP), a P300-based Concealed Information Test (CIT) is an innovative tool that can be used to identify individuals who possess crime-related information. We tested the CTP in a mock terrorism scenario with three different probes. Forty-one undergraduate participants were randomly assigned to one of three groups, Innocent Control (IC), Simply Guilty (SG), and Guilty Countermeasure (GCM). Individuals in the SG and GCM groups underwent a mock terrorism scenario and were exposed to three pictorial probes, the face of an accomplice, the crime scene, and the mock explosive device. Additionally, the GCM group performed a memory suppression countermeasure. Based on the AUCs generated, the CTP showed a good to very good predictive ability ranging from .63 to .94 depending on the probe presented. The aggregated scores led to an AUC of .79 for the SG participants and of .90 for the GCM, indicating that it may be advantageous to use multiple probes. Overall, hit rates ranged from 54-78% (bomb), 64-93% (crime scene), and 71-93% (male accomplice). Attempting to suppress information had the opposite effect of generating slightly higher P300 amplitudes than in SG individuals. Stimuli quality and ecological issues are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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