Does Use of Generic Depictions or Scenarios Matter in Perceptions of Crime Seriousness? An Empirical Test
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the influence of crime type and crime representation in survey design on perceptions of crime severity using one-line crime descriptions and crime vignettes. A unique feature of the study was the use of hate crime as an offence category. A sample of 917 university students completed an online questionnaire measuring perceptions of crime severity for one-line crime descriptions as well as crime scenarios based on actual court cases. Consistent with past research, the results showed that both perceptions of wrongfulness and harmfulness are strong predictors of perceived crime seriousness. Violent crimes ranked highest on measures of wrongfulness, harmfulness, and seriousness, while property crimes like break and enter tended to be ranked lowest in perceived severity. Hate crime was viewed as quite serious by respondents and was rated equivalent to high-scale fraud embezzlement in terms of severity. Comparisons between responses to one-line crime descriptions and crime scenarios revealed that scenarios elicited significantly stronger severity ratings, although hierarchical rankings for crime type remained similar. The representation of crime in academic research may affect participant responses. It is recommended that researchers consider the impact the choice of crime representation in survey tools has on measures of perceived crime severity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 tête enseignante, 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 ».