Conviction without confession: a case example of information seeking dialogue-based interviewing
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Suspect interviewing in North America has evolved from coercive tactics to guilt-presumptive methods and, more recently, to information seeking dialogue-based (ISDB) approaches such as the PEACE model. Such approaches prioritize open dialogue and comprehensive suspect accounts over confession-driven strategies. These methods have been shown to reduce the risk of false confessions and enhance the quality of investigative information, though they are sometimes criticized for being “too soft” or insufficiently tested in real-world settings. This paper aims to explore the real-world application of an ISDB approach in the high-stakes interview of Adam Strong, who was ultimately convicted of first-degree murder and manslaughter. Design/methodology/approach Using PEACE as a framework, the authors detail how Detective Paul Mitton skillfully used rapport-building, strategic evidence presentation and open dialogue to elicit admissions without coercion or confrontation. Findings Although Strong did not confess to the homicides or discuss how the victims died, the admissions he provided during the 12-h interview were central to the court’s guilty rulings. Research limitations/implications Though a single-case analysis, this paper underscores the necessity for further empirical research on ISDB approaches across diverse real-world scenarios. Practical implications This case highlights how an ISDB approach can generate critical evidence while meeting both investigative and legal standards. The authors believe it underscores that the future of suspect interviewing lies in the continued adoption and refinement of approaches that prioritize rapport-building and open, free-flowing dialogue while incorporating safeguards to ensure the admissibility of the interview. Originality/value This paper presents a unique and practical application of an ISDB approach, contributing valuable insights for practitioners and researchers into advancing ethical and effective suspect interviewing practices.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».