Recognizing and interviewing suspects with intellectual disability
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with mild intellectual disabilities (ID) are overrepresented in the criminal justice system. In the Netherlands, it is estimated that one in three suspects questioned by the police has ID. Despite this high prevalence, ID often goes unrecognized by police and legal professionals, partly due to suspects’ seemingly streetwise or compliant behavior. Interviews that do not account for their cognitive limitations, such as suggestibility or a tendency to confirm questions, pose serious risks. This includes incomplete or inaccurate statements, false confessions, wrongful convictions, and lack of appropriate support. Such outcomes not only harm the suspect but also undermine the efficiency of the investigation and the fairness of legal proceedings. Empirical research on police interviewing of suspects with ID remains limited, a gap this dissertation aims to address. The primary objective was to increase understanding of both the detection process of ID in Dutch police interviews and the factors that decrease or enhance the comprehensiveness and accuracy of information provided by adult ID suspects. Drawing on a literature review and empirical data from semi-structured interviews and audio(visual) recordings of real-life Dutch police interviews, the study provides insights into current interviewing practices. This dissertation demonstrates the complexity of interviewing suspects with ID. Suspects frequently struggle to understand their rights, the questions, and the implications of their answers. A large number of suspects with ID may go unnoticed. This research highlights the positive impact of investigators' knowledge of ID prior to the interview and specialized interview training in improving interview quality. Trained investigators use clearer rights explanations, rapport-building, adjusted language, and less confrontational techniques. Open-ended questions, active listening, and the verification of information are key elements for gathering comprehensive case-related information from all suspects, including those with ID. The dissertation offers practical tools and recommendations for improving the recognition of ID and adapting interview strategies in line with legal and international standards. Real-life interview examples show how tailored approaches reduce risks and increase both the accuracy and comprehensiveness of suspect statements. These insights are directly applicable to police training and interview guidelines. By aligning Dutch practices with international standards such as the Méndez Principles, the research supports the professionalization of (inter)national police interviewing. The findings are relevant to the broader investigative practice, policy development, and academic research. Ultimately, this dissertation supports a fair legal process in which interview quality and legal protection are safeguarded for all suspects.
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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 | 0,012 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».