How Jurors Weigh Dispositional Risk Factors in Assessing False Confession Claims
Notice bibliographique
Résumé
This research project investigates how Canadian potential jurors evaluate the believability of a suspect’s claim that their confession was false. Specifically, the study aims to identify which dispositional risk factors for false confessions most strongly influence juror judgments. False confessions continue to be a significant concern within the criminal justice system, often leading to wrongful convictions despite contradictory evidence, such as DNA mismatches. Understanding how laypeople (including potential jurors) process confession evidence in light of dispositional risk factors is critical to enhancing the reliability of verdicts and reducing the risk of wrongful convictions. This research will be conducted using a policy-capturing design, which allows for the systematic manipulation of multiple factors across a series of hypothetical case scenarios. In each scenario, participants will be asked to rate how believable they find the suspect’s claim that their confession was false, on a scale from 1 (completely unbelievable) to 10 (completely believable). This study focuses on dispositional risk factors, examining how five characteristics commonly associated with increased false confession risk (compliant personality, youth, trauma history, low intellectual ability, and mental illness history; Kassin et al., 2025) impact juror perceptions. Each factor will be presented in a "conducive" (i.e., risk-enhancing) or "non-conducive" (i.e., low-risk or absent) version, and scenarios (as well as the factors within them) will be randomized to control for any potential order effects. The primary goals of this research is to: - Quantify the relative weight jurors assign to each factor when evaluating disputed confession claims; - Explore individual differences in cue use, including how many and which factors participants rely on in their decision-making; - Determine whether certain cues dominate judgments, potentially overshadowing others; and - Assess how consistently participants apply reasoning across scenarios, using within-subject modelling. Expected outcomes include identifying a subset of dispositional risk factors (e.g., youth, mental illness) that are particularly influential in participants' judgments, and in turn, revealing variability in juror decision-making or reasoning strategies, and uncovering gaps in lay understanding of dispositional risk factors for false confessions. These findings can inform jury instructions, admissibility decisions regarding expert testimony, legal policy, and educational efforts aimed at reducing wrongful convictions stemming from false confessions.
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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 | 0,023 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».