Legal Processes and Gendered Violence: Cross-Applications for Domestic Violence Protection Orders
Notice bibliographique
Résumé
Official statistics consistently demonstrate the gendered nature of domestic violence ('DV'). A recent report states that violence against women affected one in three Australian women and cost the economy around $13.6 billion in 2009 with women being most harmed. Over the past two decades, the legal response to DV has been increasingly focused on civil domestic violence protection order legislation in Australia, Canada, the United Kingdom and the United States. Domestic violence protection orders ('DVPOs') are now the most common legal remedy sought by, or on behalf of, women experiencing DV. In all Australian states a civil DVPO can be made by the lower courts to restrict and prohibit a perpetrator of DV (a respondent) from committing further acts of violence against a person (an aggrieved). While in the vast majority of these cases, applications are lodged by or on behalf of one partner (typically a female) against the other partner (typically a male), in a smaller proportion of cases both partners seek protection orders against each other. In some cases these 'cross-applications' will result in 'cross-orders', or mutual protection orders being made by the court resulting in a DVPO against both parties. In the event of a cross-order, there are conditions attached to each partner's DVPO. In Queensland, all DVPOs will include a condition that the party be of good behaviour toward the aggrieved and individual DVPOs may also include other conditions, for example, a person may be prohibited from making contact with the aggrieved and from entering specified premises.
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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 | 0,015 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,016 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,001 |
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 ».