Assessing attachment for family court decision making
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Attachment has long been considered relevant to child care proceedings. However, compared to other forms of evidence, it has been limited by the lack of consistent methods of assessment, training of experts, and empirical evidence. To reduce these limitations, The International Association for the Study of Attachment (IASA) has developed a Family Attachment Court Protocol for assessment and formulation of attachment issues. The purpose of the Protocol is to act as a guide to good practice and to begin a process of improving the application of attachment to family court proceedings. Design/methodology/approach – The Dynamic-Maturational Model of Attachment and Adaptation (DMM) and its associated assessments were adapted for forensic use. The resulting Family Attachment Court Protocol was trialed in cases before 15 judges in five countries and modified based on feedback. Findings – The judges and most of the professionals working for the court expressed approval of the new Protocol. Research limitations/implications – Implementation of the Protocol will require additional authorised experts. Practical implications – The primary practical implication is that the courts will receive verifiable evidence on attachment can be tested and, thus, validated or disproven. Social implications – If accepted, the IASA Protocol will reduce the idiosyncratic nature of child care proceedings and increase the rigour of professional qualification to address attachment. Originality/value – The IASA Protocol is new and valuable because its theoretical underpinnings in the DMM are based on both clinical and also neurological evidence about protection from danger, and it can replace untestable expert opinion about attachment with evidence-based assessment and transparent formulation of recommendations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».