Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 1

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  ocena wiarygodności
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
100%
PL
Metody psychologicznej analizy treściowej zeznań świadków (Statement Validity Assessment, Reality Monitoring, Scientific Content Analysis) mogą być pomocne przy różnicowaniu szczerych i świadomie fałszowanych zeznań. W literaturze zwraca się jednak uwagę na to, że poziom błędnych identyfikacji wartości relacji pamięciowej uniemożliwia ich wykorzystanie w opiniowaniu sądowo-psychologicznym. Przyjęto założenia nowej, innowacyjnej metody analizy zeznań świadków – Modelu Wielozmiennowej Analizy Zeznań Świadków Dorosłych (MASAM). Grupa 43 sędziów kompetentnych po odbyciu szkolenia z zakresu analizy treściowej dokonała oceny wartości dowodowej zeznań świadków. Badania dowiodły, że przy wykorzystaniu MASAM możliwe jest prawidłowe zidentyfikowanie 96,87% zeznań szczerych, a prawdopodobieństwo warunkowe analizy treściowej opartej na wynikach MASAM wynosi 91,85%. MASAM potwierdził swoją wartość diagnostyczną także przy analizie zeznań fałszywych - prawdopodobieństwo warunkowe dla analiz przeprowadzonych z zastosowaniem tej metody wyniosło 69,23%, podczas gdy identyfikacja wartości dowodowej zeznania oparta na analizie z zastosowaniem trzech pozostałych metod doprowadziła do błędnych ocen w ponad połowie przypadków.
EN
Psychological content analysis techniques developed to distinguish truthful from fabricated allegations (Statement Validity Assessment, Reality Monitoring, Scientific Content Analysis) show some promise in distinguishing truthful from fabricated statements. It is however argued, that they are not accurate enough to be admitted as expert scientific evidence in courts. A new, innovative formal assessment procedure – Multivariable Adult’s Statement Assessment Model (MASAM) was proposed. A group of 43 raters trained in statement content analysis, rated witnesses’ accounts. Studies have proven that with the use of MASAM it is possible to select 96,87% of truthful accounts and the conditional probability for content analysis results based upon MASAM analysis is 91,85%. As regards to false statements assessment, content analysis with the use of MASAM has also proven its superiority, with the conditional probability of 69,23% and three other compared content analysis techniques lead to wrong decisions in more than 50% of cases.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.