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Record W4285289466 · doi:10.1590/1413-82712022270114

Efeitos do Alinhamento Justo e Similaridade de Rostos no Reconhecimento de Pessoas

2022· article· pt· W4285289466 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenuePsico-USF · 2022
Typearticle
Languagept
FieldPsychology
TopicDeception detection and forensic psychology
Canadian institutionsSimon Fraser University
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Resumo Um falso reconhecimento de uma pessoa pode levar à condenação de um inocente. Um método efetivo de diminuir o falso reconhecimento é por meio do alinhamento, procedimento no qual o suspeito é apresentado em conjunto com outras pessoas - fillers (não suspeitos similares ao suspeito). Em um experimento foi comparado o desempenho de testemunhas em alinhamentos nos quais fillers apresentavam moderada ou alta similaridade em relação ao suspeito. Independentemente do grau de similaridade, suspeitos foram identificados com maior frequência que suspeitos inocentes e do que fillers, e fillers foram reconhecidos em maior frequência do que suspeitos inocentes. A similaridade entre fillers e suspeito não teve efeito na probabilidade de reconhecimento do suspeito, seja ele culpado ou inocente. Os resultados são discutidos à luz de teorias acerca do efeito de similaridade de fillers e implicações dos resultados para o sistema de justiça brasileiro.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.278
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.1530.012

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.028
GPT teacher head0.333
Teacher spread0.305 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it