Eyewitness suspect identification: six claims regarding the state of the science
Notice bibliographique
Résumé
Psychological science on eyewitness suspect identification has a long and rich history. A few decades ago, modal expert opinion emphasised eyewitnesses' fallibility, and it was widely held that identifications made with high confidence are only slightly more likely to be accurate than those made with low confidence. The authors of this invited Contemporary Discussion agree that current science compels a more nuanced perspective in which the relationship between eyewitnesses' confidence and their accuracy varies predictably depending on specifics of how the suspect was selected, how the identification test was designed, when and how it was administered, and when confidence was assessed. We tender claims regarding conditions under which we believe lineup identification responses can be strongly inculpating. We also articulate claims regarding conditions under which we believe identification responses can be strongly exculpating. While most of the claims described herein were previously advanced by individual scientists, what is new - and important - is that they now reflect an emerging scientific consensus. We do not assert that every claim is firmly established, but we advance arguments for believing they are true. In addition, we propose multiple lines of laboratory and field studies aimed at advancing understanding of these issues.
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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 | 0,097 | 0,226 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,058 |
| Communication savante | 0,015 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».