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Enregistrement W4410379608 · doi:10.1108/jcp-12-2024-0127

Question types in online sex offender interviews: unveiling the influence on information retrieval

2025· article· en· W4410379608 sur OpenAlexaffabout
Élora Gauvin, Nadine Deslauriers‐Varin, Mathilde Noc, Francis Fortin, Sarah Paquette

Notice bibliographique

RevueJournal of Criminal Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDeception detection and forensic psychology
Établissements canadiensInternational Centre for Comparative Criminology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySex offenderSocial psychologyDevelopmental psychologyClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The present study aims to observe interviewing practices using real-life suspects’ interviews of online child sex offenses and explore the impact of the formulation of questions on investigative relevant information (IRI). Design/methodology/approach A sample of 30 suspect interviews, French transcripts collected as part of a larger research project conducted in the province of Quebec, Canada, between 2007 and 2018, was analyzed. All the interviews were conducted by the Internet Child Exploitation (ICE) unit of the Quebec provincial police force. The study involves a two-step coding procedure: the identification of question types used by investigators during the interview and the responses and information (e.g. IRI) provided by the suspect following those different types of questions. Findings Based on the selected interview transcripts, the study results indicate that the investigator mostly used productive questions. The most effective questions to elicit a detailed account were open-ended and recall questions. The results, however, showed a limited use of open-ended questions by investigators. As for the IRI, action, item and person details were the most reported information by suspects in the sample. Originality/value While past research has focused primarily on describing the questions asked during investigative interviews, this research provides insights into the formulation of questions in real-life interviews of suspects of online child sex offenses and their effect on information gathering. By doing so, the results enhance the understanding of how the questions posed can influence suspects’ responses, providing valuable insights into how to elicit the most relevant information to effectively contribute to the investigation. The study’s conclusions are anticipated to have practical implications for investigative interviews and to support the advancement of sexual crime investigations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,370 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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