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Enregistrement W4406939849 · doi:10.4135/9781483398204.n4

Let ’Em Talk!: A Field Study of Police Questioning Practices of Suspects and Accused Persons*

2016· book-chapter· en· W4406939849 sur OpenAlexaboutno aff
Brent Snook, Kirk Luther, Heather Quinlan, Rebecca Milne

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeception detection and forensic psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésField (mathematics)CriminologyPsychologyPolitical scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The real-life questioning practices of Canadian police officers were examined. Specifically, 80 transcripts of police interviews with suspects and accused persons were coded for the type of questions asked, the length of interviewee response to each question, the proportion of words spoken by interviewer(s) and interviewee, and whether or not a free narrative was requested. Results showed that, on average, less than 1% of the questions asked in an interview were open-ended, and that closed yes–no and probing questions composed approximately 40% and 30% of the questions asked, respectively. The long- est interviewee responses were obtained from open-ended questions, followed by multiple and probing question types. A free narrative was requested in approximately 14% of the interviews. The 80–20 talking rule was violated in every interview. The implications of these findings for reforming investigative interviewing of suspects and accused persons 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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
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 enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0130,013
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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