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Enregistrement W4408768222 · doi:10.1177/08862605251327393

U.S. Defense Attorneys’ Implicit Questioning of Children in Child Sexual Assault Trials

2025· article· en· W4408768222 sur OpenAlexaff
Lea Sobrilsky, Breanne E. Wylie, Kelly McWilliams, Angela D. Evans, Stacia N. Stolzenberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCredibilityCoachingPsychologyContent analysisSexual assaultDevelopmental psychologySocial psychologyHuman factors and ergonomicsClinical psychologyPoison controlMedicinePsychotherapistLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 122) of children in child sexual assault trials and analyzed how often they rebutted these questions. Through qualitative content analysis, we found that defense attorneys most commonly asked children implicit questions about: ulterior motives, coaching, being untruthful, missing disclosure opportunities, having poor memory, and other credibility issues. Implicit questions were posed in 63% of cases, with children rebutting only 11% of implied inquiries. We observed no significant correlations between the age of children testifying and the overall frequency of implicit questions or rebuttals. However, age differences were found based on the content of the questions; younger children (aged 6-12) were more frequently subjected to implicit inquiries about coaching, whereas teenaged adolescents (aged 13-17) faced more questions related to truthfulness and credibility issues. In conclusion, children were frequently asked implicit questions that implied credibility concerns, which may be difficult for children to understand. Furthermore, defense attorneys change the focus of the content of their implicit questions depending on the age of the child testifying.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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