A case of murder and the <i>BMJ</i>
Notice bibliographique
Résumé
Editor—Meadow has sought to overcome criticism of the misapplied statistics in the trial of Sally Clark by his own version of the evidence.1 He has missed the point. His belief in her guilt does not justify misplaced evidence. Watkins addressed the issue of presenting statistical evidence fairly.2 He concluded that doctors should not use techniques without acquainting themselves with the principles underlying them. Meadow blames biased media reporting while advancing his own interpretation of the prosecution evidence in a manner that leaves little room for doubt. Yet such a strong bid to minimise the influence flawed statistics may have had betrays certainty in a field where there should be considerable room for doubt. I do not know the details of the case, but the mere fact that many medical witnesses were called by both the prosecution and the defence indicates the evidence was not clear cut. Unless Meadow is the victim of some conspiracy by the press, the edition of the Observer published the day after the BMJ gives details of the defence evidence, suggesting his paper is anything but a balanced interpretation.3 The power of medical opinion in judgments is quite profound, so it is not possible to know what influence the misleading information had on the outcome of the trial. It is crucial that opinion must at all times be accurate and evidence based if miscarriages of justice are to be avoided. Essential criteria have been set down for expert opinion,4 and require the expert to: Provide a straightforward and not misleading opinion Be objective and not omit factors which do not support their opinion Be properly researched. When belief systems become rigid to a degree where perceived guilt is put forward as justifying bad evidence, the concept of an independent and impartial adviser to the court is lost. This undermines the court process and the principles of natural justice as required under article 6 of the Human Rights Act.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».