Rethinking the Ken Through the Lens of Psychological Science
Notice bibliographique
Résumé
Canadian courts are loathe to admit expert evidence from psychological scientists when that evidence does not concern a disposition, typically a psychological disorder. As a result, psychological evidence concerning the unconscious processes and situational forces that underlie mistaken eyewitness identifications and wrongful confessions are regularly excluded from courtrooms. Courts justify these exclusions on the basis that the evidence is not beyond the ken of the trier of fact – the psychologist would simply be describing an experience shared by judge and jury. This reasoning stands on a fundamental misunderstanding of psychology. In fact, psychological science finds that the situation drives behaviour in a manner that regularly evades the trier of fact’s ken. This is because these situational forces rely on unconscious cognitive processes, and humans rarely have introspective access to these processes. As a result, humans cling to several deep misconceptions about memory processes and confessions. In this Article, we first discuss the mechanics of the mischief: why humans fail to account for unconscious processes and the situation, and instead focus on disposition. Then we provide evidence for this type of reasoning in decisions to exclude expert evidence about eyewitness identifications and false confessions. We conclude with recommendations to manage prejudicial evidence in a manner that is based on a more nuanced understanding of human psychology.
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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 | 0,025 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,012 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,569 | 0,382 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».