Thinking Goudge: Fatal child abuse and the problem of uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
The increased valuation of children’s lives characteristic of modern society emphasizes the problem of child abuse. Beginning in the 1960s, increased public awareness of child abuse led to increased attention to the professions concerned with child homicide. This attention has taken the form of inquiries into children’s deaths that historically concentrated on social work ‘error’. Recent inquiries have expanded their attention to other professions, particularly the medical and policing professions. Ontario’s Goudge Inquiry centred on paediatric forensic pathology but, rather than focusing concern on murdered children, considered the moral hazard of wrongful convictions stemming from an overzealous concern with child abuse. The inquiry thus raises the problem of what evidence is certain, and how this certainty is evaluated. In turn, this makes the risk of child abuse reflexive insofar as under conditions of uncertainty professional medical judgement contains reflexive risk conditions. Because of these reflexive conditions, professional willingness to engage in child protection is being undermined and therefore threatens to paralyse the larger child protection project.
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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 | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,078 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| 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 ».