Coroners' Interested Advocacy: Understanding Wrongful Accusations and Convictions
Notice bibliographique
Résumé
The problems of forensic pathologists' court testimony leading to wrongful convictions in cases of infant death, especially where mothers are charged with the offence, and of this testimony possibly involving gross distortion of scientific findings arise, in part, through a systematic misunderstanding by the law, and by judges and jurors, of forensic pathologists', and especially coroners', attitude toward their professional obligations. The law takes forensic pathological and coronial testimony to be “disinterested” scientific fact advanced purely for its inherent value in assisting the truth-seeking element of the trial process, and thus highly reliable as the basis of the exercise of the most coercive powers of government. Those delivering the testimony understand their task as part of a broader, long-standing public health and safety mandate to “speak for the dead to protect the living.” This clash of discursive frameworks has undermined the adversarial element of these trials, not just on a contingent case-by-case basis but over the courses of extended campaigns against child abuse and of professional forensic pathological careers.
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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 | 0,032 | 0,129 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,028 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».