‘Then what happened?’: an analysis of victim and witness interview training and practices in Nunavut
Notice bibliographique
Résumé
A survey of police officers in the Canadian Territory of Nunavut and a content analysis of 20 victim/witness interviews revealed that although police officers are aware of the difficulties of interviewing and can describe some elements of a competent interview, their actual practices are similar to those found in other studies: less than ideal. Interviewers violated the 80/20 talking rule in most of the interviews, and used more unproductive questions than necessary for cooperative interviewees. Although full accounts were requested in all interviews, and officers demonstrated good listening skills, the questioning sequences that followed the free recall showed an inappropriate level of control, with a pattern of asking alternating inappropriate closed or clarifying questions, and probing questions, in an attempt to pin the interviewee down to a story acceptable to the interviewer. In addition, although some officers could explain certain Cognitive Interview components in the survey, few attempts were made to incorporate Cognitive Interview techniques. Training was found to be mostly suspect interview-based, with officers having taken various courses or only the training offered in recruit basic training. The author recommends that victim and witness interview training for police officers in the Canadian north take into account the characteristics of Inuit culture, which is collectivist, high-context and polychromic. Training should also be standardised, with a tier-based training protocol such as PEACE, being implemented in Nunavut.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».