Efeitos do Alinhamento Justo e Similaridade de Rostos no Reconhecimento de Pessoas
Bibliographic record
Abstract
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".