Undermining Reasonableness: Expert Testimony in a Case Involving a Battered Woman who Kills
Notice bibliographique
Résumé
Student participants ( N = 316) viewed a videotaped simulated case involving a woman who had entered a self-defense plea in the shooting death of her abusive husband. As successful claims of self-defense rest on the portrayal of a defendant who has responded reasonably to his/her situation, the implications of various forms of expert testimony in constructing this narrative were examined. Jurors were presented with either expert testimony regarding the battered woman syndrome (BWS), the BWS framed within post-traumatic stress disorder (PTSD) nomenclature, or a no-expert control condition. As the BWS classification may support a stereotypical victim, the degree to which the defendant fit the stereotype in terms of her access to a social support network (family, friends, employment outside of the home) was varied within the expert testimony conditions to reflect either a high or low degree of stereotype fit. Although jury verdicts failed to differ across expert testimony and stereotype fit conditions, perceptions of her credibility and mental stability did. Although affording jurors a framework from which the defendant's experiences as a battered woman may be acknowledged, this portrayal, as advanced within PTSD nomenclature, endorsed a pathological characterization of the defendant. Implications of this discourse for battered women within the context of self-defense are discussed.
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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 | 0,005 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».