Multiple independent lineups: a procedure for corroborating eyewitness identification evidence in children
Notice bibliographique
Résumé
Child eyewitnesses exhibit problematic choosing on police lineups at a higher rate than adults (Fitzgerald, R. J., & Price, H. L. [2015]. Eyewitness identification across the life span: A meta-analysis of age differences. Psychological Bulletin, 141(6), 1228–1265), which is an issue as mistaken eyewitness testimony is a leading cause of wrongful convictions (National Registry of Exonerations. [2019]. Exoneration reports. National Registry of Exonerations. http://www.law.umich.edu/special/exoneration/Pages/about.aspx). This study examined a novel eyewitness reflector variable to use with children, the multiple independent lineup technique, to assess the likelihood of guilt. A total of 486 children (60% male, 39% female, and 1% other; Mage = 8.59) witnessed a live event and, the following day, engaged in a lineup identification task (i.e. single simultaneous face lineup or the multiple independent lineup technique). Largely, the results found support for the multiple independent lineup technique to help infer the likelihood of guilt. Specifically, the number of lineup decisions made could infer the likelihood of facial identification guilt. Interestingly, children of all ages performed similarly on the multiple independent lineup technique. The results also revealed that facial identification responses are similar between the two lineup conditions (i.e. single simultaneous lineup and multiple independent lineup technique). Overall, the multiple independent lineup technique is a simplistic tool that could provide legal decision-makers with additional information to help infer the likelihood of suspect guilt.
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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 | 0,038 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».