Making sense of confidence: do laypeople perceive eyewitness confidence in similar ways?
Notice bibliographique
Résumé
Eyewitness researchers have recently concluded that there is a strong eyewitness confidence-accuracy relationship regardless of whether confidence is collected verbally or numerically; however, recent work indicates that the variability in how people use and interpret verbal confidence may limit the generalizability of this conclusion to practice. Furthermore, discussions of eyewitness confidence tend to refer to low-confidence or high-confidence eyewitnesses, but we have little knowledge about how people understand these categories. In two experiments, we explored how people understand low, medium, and high confidence, how they categorize numeric confidence statements, and how they interpret verbal confidence statements. Participants broadly agreed on what constituted low, medium, and high confidence, though interpretations of phrases, numbers, and categories were highly variable. Thus, legal officials and jurors may see the same confidence expression (whether phrase, number, or category) as indicating a different level of confidence than the eyewitness intended – an important source of error in the (confidence-accuracy) system: interpretations. Because (mis)interpretations can affect how eyewitness evidence is used, these findings underscore the need for a systematic approach to collecting and communicating eyewitness confidence that can facilitate common ground between eyewitnesses and those who must interpret their confidence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».